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首页> 外文期刊>International Journal of Computer Integrated Manufacturing >A biogeography-based optimisation algorithm for a realistic no-wait hybrid flow shop with unrelated parallel machines to minimise mean tardiness
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A biogeography-based optimisation algorithm for a realistic no-wait hybrid flow shop with unrelated parallel machines to minimise mean tardiness

机译：基于生物地理学的优化算法，用于不相关并行机的现实无等待混合流水车间，以最大程度地减少平均拖期

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This paper explores a no-wait hybrid flow shop scheduling problem (NWHFSSP) with realistic assumptions, including unrelated parallel machines at each stage, machine eligibility, sequence-dependent set-up times and different ready times, in order to minimise the mean tardiness. The largest position value rule is proposed to transmute continuous vectors of each solution into job permutations. Also, a novel biogeography-based optimisation (BBO) algorithm is developed to solve the aforementioned problem. To evaluate the effect of various parameters on the performance of the proposed BBO algorithm, response surface methodology (RSM) is employed. Production scenarios for small-scale and large-scale problems are created and tested for the validation purposes. Computational experiment results indicate that the proposed BBO outperforms all of the tested algorithms in terms of four measures, namely, mean relative percentage deviation (RPD), standard deviation of RPD, best RPD and worst RPD. It is shown that BBO produces the best solutions among the tested algorithms in terms of not only the four RPD measures but also computation time.
机译：本文探讨了具有现实假设的无等待混合流水车间调度问题（NWHFSSP），包括各个阶段无关的并行机器，机器资格，依赖序列的建立时间以及不同的准备时间，以最大程度地减少平均拖延时间。提出了最大位置值规则，以将每个解决方案的连续向量转化为工作置换。此外，开发了一种新颖的基于生物地理的优化（BBO）算法来解决上述问题。为了评估各种参数对所提出的BBO算法性能的影响，采用了响应面方法（RSM）。为验证目的，创建并测试了小规模和大规模问题的生产方案。计算实验结果表明，提出的BBO在平均相对百分比偏差（RPD），RPD标准偏差，最佳RPD和最差RPD四个方面优于所有测试算法。结果表明，就四个RPD度量而言，在计算时间上，BBO都能在测试算法中提供最佳解决方案。

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