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Minimising makespan in distributed permutation flowshops using a modified iterated greedy algorithm

机译：使用改进的迭代贪婪算法最小化分布式置换流水车间中的makepan

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The distributed permutation flowshop scheduling problem (DPFSP) is a newly proposed topic in the shop scheduling field, which has important application in globalised and multi-plant environments. This study presents a modified iterated greedy (MIG) algorithm for this problem to minimise the maximum completion time among all the factories. Compared with previous approaches, the proposed algorithm is simpler yet more effective, more efficient, and more robust in solving the DPFSP. To validate the performance of the proposed MIG algorithm, computational experiments and comparisons are conducted on an extended benchmark problem set of Taillard. Despite its simplicity, the computational results show that the proposed MIG algorithm outperforms all existing algorithms, and the best-known solutions for almost half of instances are updated. This study can be offered as a contribution to the growing body of work on both theoretically and practically useful approaches to the DPFSP.
机译：分布式置换流水车间调度问题（DPFSP）是车间调度领域中一个新提出的课题，在全球化和多工厂环境中具有重要的应用价值。本研究针对此问题提出了一种改进的迭代贪婪算法（MIG），以最大程度地缩短所有工厂之间的最大完成时间。与以前的方法相比，该算法在求解DPFSP时更简单，更有效，更有效且更可靠。为了验证所提出的MIG算法的性能，对Taillard的扩展基准问题集进行了计算实验和比较。尽管其简单性，但计算结果表明，提出的MIG算法优于所有现有算法，并且针对几乎一半实例的最著名解决方案进行了更新。这项研究可以为DPFSP的理论和实践上有用的方法的不断发展的工作做出贡献。

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