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【24h】

Coevolutionary makespan optimisation through different ranking methods for the fuzzy flexible job shop

机译：通过模糊弹性作业车间的不同排序方法进行协同进化的makepan优化

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In this paper we tackle a variant of the flexible job shop scheduling problem with uncertain task durations modelled as fuzzy numbers, the fuzzy flexible job shop scheduling problem or FfJSP in short. To minimise the schedule's fuzzy makespan, we consider different ranking methods for fuzzy numbers. We then propose a cooperative coevolutionary algorithm with two different populations evolving the two components of a solution: machine assignment and task relative order. Additionally, we incorporate a specific local search method for each population. The resulting hybrid algorithm is then evaluated on existing benchmark instances, comparing favourably with the state-of-the-art methods. The experimental results also serve to analyse the influence in the robustness of the resulting schedules of the chosen ranking method. (C) 2014 Elsevier B.V. All rights reserved.
机译：在本文中，我们解决了柔性作业车间调度问题的一种变体，其中不确定的任务持续时间被建模为模糊数，简称为模糊柔性作业车间调度问题或简称FfJSP。为了最大程度地减少计划的模糊范围，我们考虑使用不同的模糊数字排序方法。然后，我们提出了一种具有两个不同种群的协作协同进化算法，其中进化了解决方案的两个组成部分：机器分配和任务相对顺序。此外，我们为每个人口纳入了特定的本地搜索方法。然后，在现有的基准实例上评估所得的混合算法，并与最新方法进行比较。实验结果还可以用来分析所选排名方法的结果时间表的健壮性的影响。 （C）2014 Elsevier B.V.保留所有权利。

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