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Group-shop scheduling with sequence-dependent set-up and transportation times

机译：分组车间调度，其顺序取决于设置和运输时间

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This paper considers a group-shop scheduling problem (GSSP) with sequence-dependent set-up times (SDSTs) and transportation times. The GSSP provides a general formulation including the job-shop and the open-shop scheduling problems. The consideration of set-up and transportation times is among the most realistic assumptions made in the field of scheduling. In this paper, we study the GSSP with transportation and anticipatory SDSTs, where jobs are released at different times and there are several transporters to carry jobs. The objective is to find a job schedule that minimizes the makespan, that is, the time at which all jobs are completed and transported to the warehouse (or to the customer). The problem is formulated as a disjunctive programming problem and then prepared in a form of mixed integer linear programming (MILP). Due to the non-deterministic polynomial-time hardness (NP-hardness) of the GSSP, large instances cannot be optimally solved in a reasonable amount of time. Therefore, a genetic algorithm (GA) hybridized with an active schedule generator is proposed to tackle large-sized instances. Both Baldwinian and Lamarckian versions of the proposed hybrid algorithm are then implemented and evaluated through computational experiments.
机译：本文考虑了一个与序列相关的建立时间（SDST）和运输时间的小组车间调度问题（GSSP）。 GSSP提供了一个一般性的公式，其中包括作业车间和开放车间的调度问题。安排和运输时间的考虑是调度领域中最现实的假设之一。在本文中，我们研究了带有运输和预期SDST的GSSP，其中在不同时间释放工作，并且有多个运输工具来运送工作。目的是找到一个使工期最小的作业计划，即所有作业完成并运输到仓库（或客户）的时间。该问题被公式化为析取规划问题，然后以混合整数线性规划（MILP）的形式准备。由于GSSP的不确定的多项式时间硬度（NP-hardness），因此无法在合理的时间内优化求解大型实例。因此，提出了一种与主动调度生成器混合的遗传算法（GA），以应对大型实例。然后，通过计算实验来实现和评估所提出的混合算法的Baldwinian版本和Lamarckian版本。

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