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Lot streaming based job-shop scheduling problem using hybrid genetic algorithm

机译：基于混合遗传算法的基于批量流的作业车间调度问题

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  Job shop scheduling problems (JSSP’s) are computationally complex problems. Lot streaming (LS) is the process of splitting a job into sublots to reduce its makespan on a sequence of machines. A lot can be split into a number of smaller lots in JSSP. However, planning decisions become more complex when lot streaming is allowed. Thus, the solution can be minimized both the idle time and total working time. In modern manufacturing environment, a factor that effects the scheduling is the size of lot streaming. In this paper, it is examined how the lot streaming affects both the Gantt scheme and the genetic algorithm, and how to adapt the Hybrid Genetic Algorithms (HGA) to JSSP. HGA has a new repair operator, together with crossover and mutation operators. Experiments are conducted to show the effectiveness of the proposed repair algorithm.  
机译：＆nbsp;作业车间调度问题（JSSP）是计算复杂的问题。批处理流（LS）是将作业拆分为多个子批以减少其在一系列机器上的有效期的过程。可以在JSSP中将很多商品拆分为许多较小的商品。但是，当允许大量流式传输时，计划决策变得更加复杂。因此，该解决方案可以使空闲时间和总工作时间最小化。在现代制造环境中，影响调度的一个因素是批量流的大小。在本文中，研究了批处理流如何影响甘特方案和遗传算法，以及如何使混合遗传算法（HGA）适应JSSP。 HGA拥有新的维修人员，交叉和变异人员。实验表明，该算法是有效的。 ＆nbsp;

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