A Novel Quantum Immune Algorithm for Multiobjective Flexible Job Shop Scheduling

Abstract

In this study, a hybrid of Quantum Evolutionary and Artificial Immune Algorithms (QIA) is proposed for solving Multiobjective Flexible Job Shop Scheduling Problem (MFJSSP). This problem is formulated as three-objective problem which minimizes completion time (makespan), critical machine workload and total work load of all machines. The quantum coding is shown to improve the immune strategy. The proposed algorithm overcomes the problem by increasing the speed of convergence and diversity of population. Three benchmarks of Kacem and Brandimart are examined to evaluate the performance of the proposed algorithm. The experimental results show a better performance in comparison to other approaches.

Programación de un Sistema de Fabricación tipo "Job Shop" bajo un Enfoque de Sostenibilidad

“…En la tabla 23, se aprecia la síntesis de los datos base de evaluación para aquellos parámetros objeto de estudio, acompañados de su respectivo anova. En la revisión de la literatura evaluada (Davarzani & Akbarzadeh-T, 2014;Nicoara, 2012;Nagamani et al, 2013;Rudy & Zelasny, 2015;Xiong et al, 2012;Xue et al, 2014;Yang y Gu, 2014;Yuan & Xu, 2013) y sus antecedentes, se expone que los procesos de investigación de los sistemas Job Shop, se han consolidado durante los últimos años, en ciertos aspectos relacionados, con el desarrollo de algoritmos conceptualmente novedosos, en el área de la metaheurística. De este modo, se pretende lograr dos objetivos básicos: mejorar el desempeño de variables tradicionales de interés (tiempo de proceso, carga de trabajo en operación crítica, total de carga de trabajo) o reducir los tiempos de cómputo, correspondientes a aquellos programas informáticos, bajo los cuales se representan los algoritmos en consideración.…”

“…Los siguientes siete desarrollos, corresponden a un conjunto de algoritmos híbridos, bajo los cuales se pretende minimizar el comportamiento de las variables: tiempo de proceso, total de carga de trabajo y máxima carga de trabajo (Davarzani y Akbarzadeh-T, 2014;Nagamani et al, 2013;Rudy y Zelasny, 2015;Xiong et al, 2012;Xue et al, 2014;Yang y Gu, 2014;Yuan y Xu, 2013). Con relación a lo anterior, se anota que los autores de los artículos de interés, coinciden en la necesidad de comparar, los resultados establecidos en sus actividades de investigación, respecto a tres problemas registrados en la literatura.…”

Job Shop scheduling by Using the Combinational Viruses Evolutionary and Artificial Immune Algorithms in Dynamic Environment

“…The proposed algorithm is shown in Figure 1. This algorithm is implemented in two steps:  Scheduling of job by static algorithm proposed by Davarzani [6].  Improve the static scheduling in dynamic environment by new events.…”

“…Also because this problem is multipurpose, the adaptive weighting method has been employed. Therefore, the amount of virus fitness function is estimated by the equation 6: (6) In this equation, s are the weights of fitness function and each of F i s is the amount of the objective functions that are expressed in section 3. Following the calculation of each virus fitness function amount through using the equation 5, the life time amount of each virus is counted by the equation 7:…”