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首页> 外文期刊>International Journal of Electronic Transport >A hybrid genetic algorithm for a complex cost function for flowshop scheduling problem
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A hybrid genetic algorithm for a complex cost function for flowshop scheduling problem

机译：Flowshop调度问题的复杂成本函数混合遗传算法

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Supply chain excellence has a real impact on business strategy. Manufacturing is an integral part of this strategy represents one of the most exciting opportunities to create value and one of the most challenging tasks for the policy makers. In this paper, we consider a performance criterion for the flowshop scheduling problem that aims to minimise a complex cost function, i.e., the sum of weighted tardiness and weighted flow-time costs. A heuristic and hybrid genetic algorithms are proposed and experimental results are provided. We address this trade-off and propose solution techniques that are easy for the shop-floor manager to implement. As scheduling function is an integral part of supply chain, the proposed solution minimises the opportunity losses and improves cost based supply chain performance. This paper addresses this interesting and challenging domain.
机译：卓越的供应链对业务战略具有真正的影响。制造业是该战略不可分割的一部分，它代表了创造价值的最令人兴奋的机会之一，也是决策者面临的最具挑战性的任务之一。在本文中，我们考虑了Flowshop调度问题的性能标准，该标准旨在最小化复杂的成本函数，即加权拖延时间和加权流动时间成本之和。提出了一种启发式和混合遗传算法，并提供了实验结果。我们解决了这一折衷方案，并提出了易于车间经理实施的解决方案技术。由于调度功能是供应链不可或缺的一部分，因此所提出的解决方案可最大程度地减少机会损失，并改善基于成本的供应链绩效。本文致力于解决这一有趣且具有挑战性的领域。

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