A parallel membrane inspired harmony search for optimization problems: A case study based on a flexible job shop scheduling problem

The problems of production scheduling and sequencing refer to decision making regarding the designation of jobs to available resources and their subsequent order to optimize pre-defined performance measures. From the early days of research in this area until this last decade, the publication of case studies has been scarce, with their frequency only increasing very recently. This survey aims to highlight practical research and case studies published in the literature in the scheduling area, identifying the main characteristics of the problems treated, trends in this research and also gaps showing potential areas for future study.

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“…Or find papers, like Ref. [55], that refers to case study in the title, but conducted the experimental work without real data.…”

Section: Methodsmentioning

confidence: 99%

A survey of case studies in production scheduling: Analysis and perspectives

Fuchigami

Rangel

2018

Journal of Computational Science

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“…Given the difficulty in finding optimal solutions for large-scale scheduling problems, various metaheuristic algorithms have been constructed to obtain approximate solutions. Examples of such algorithms are genetic algorithm (GA) (Feng, Li, & Sethi, 2018), tabu search (Shen, Dauzère-Pérès, & Neufeld, 2018), simulated annealing (Kaplanoglu, 2016), harmony search (Maroosi, Muniyandi, Sundararajan, & Zin, 2016), scatter search (González, Vela, & Varela, 2015), and ant colony optimization (Rossi, 2014). Table 2 lists several references along with their contributions in relation to our work.…”

Section: Literature Reviewmentioning

confidence: 99%

Efficient algorithms for flexible job shop scheduling with parallel machines

Kubiak

Feng

et al. 2020

Naval Research Logistics

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Job shop scheduling with a bank of machines in parallel is important from both theoretical and practical points of view. Herein we focus on the scheduling problem of minimizing the makespan in a flexible two-center job shop. The first center consists of one machine and the second has k parallel machines. An easy-to-perform approximate algorithm for minimizing the makespan with one-unit-time operations in the first center and k-unit-time operations in the second center is proposed. The algorithm has the absolute worst-case error bound of k − 1, and thus for k = 1 it is optimal. Importantly, it runs in linear time and its error bound is independent of the number of jobs to be processed. Moreover, the algorithm can be modified to give an optimal schedule for k = 2. KEYWORDS absolute worst-case error bound, approximation algorithm, flexible job shop scheduling, makespan 1 272

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“…También se abordó un Problema Flexible Job Shop (FJSP), considerando que la incertidumbre de los tiempos de proceso son modelados bajo tiempos de procesamiento difusos [6], adaptando la metaheurística Artificial Bee Colony (ABC) para minimizar el tiempo máximo de finalización difusa y la carga de trabajo máxima difusa de la máquina. Una metaheurística inspirada en los acordes musicales o Harmony Search (HS), fue adaptada nuevamente al problema Flexible Job Shop (FJSP) [7]. En este trabajo, se creó una metaheurística híbrida al combinar la metaheurística HS con un modelo para resolver problemas de optimización conocido como Computación basada en Membranas o Membrane Computing (MC) con el objetivo de minimizar el Makespan.…”

Section: Introduccionunclassified

Un Squirrel Search Algorithm discreto aplicado al problema Job Shop con operadores calificados

2019

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Introducción: El problema Job Shop Con Operadores Calificados o Job Shop With Skilled Operators (JSSO) es una extensión del problema clásico Job Shop en el cual, una operación debe ser ejecutada por un conjunto limitados de trabajadores, con el objetivo de minimizar el tiempo de terminación total de los trabajos o Makespan, situación que puede representar distintas aplicaciones en la vida cotidiana. Es un problema complejo y es catalogado como NP-HARD. Objetivo: En este artículo, se aborda el problema JSSO desde la adaptación de un algoritmo conocido como Squirrel Search Algorithm (SSA). Metodología: Se propone un esquema de codificación discreto para el algoritmo SSA utilizando el método Smallest Position Value (SPV). Además, para evitar soluciones que violen las relaciones de precedencia; se corrigen con el método Valid Particle Generator (VPG), el cual garantiza soluciones factibles. Dos versiones del algoritmo se colocan a prueba en 28 instancias propuesta en la literatura para validar su rendimiento. Resultados: Los experimentos computacionales realizados muestran que los dos algoritmos propuestos alcanzan soluciones óptimas en 25 de las 28 instancias analizadas. Además, para las instancias en donde no se logró soluciones óptimas, el gap promedio no supera el 2% para ambas versiones de los algoritmos propuestos. Conclusiones: El esquema de codificación propuesto garantiza la discretización del algoritmo, generando soluciones que convergen hacia el óptimo. Además, la codificación propuesta, permite utilizar de manera natural los operadores de movimiento propuestos originalmente para el algoritmo utilizado. El rendimiento obtenido por los algoritmos es adecuado y de alta calidad.

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A parallel membrane inspired harmony search for optimization problems: A case study based on a flexible job shop scheduling problem

Cited by 31 publications

References 51 publications

A survey of case studies in production scheduling: Analysis and perspectives

A survey of case studies in production scheduling: Analysis and perspectives

Efficient algorithms for flexible job shop scheduling with parallel machines

Un Squirrel Search Algorithm discreto aplicado al problema Job Shop con operadores calificados

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