A robust genetic algorithm for scheduling realistic hybrid flexible flow line problems

Zandieh, M.; Mozaffari, Ezatollah; Gholami, M.

doi:10.1007/s10845-009-0250-5

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“…Zandieh et al. () also worked with the same problem and proposed another genetic algorithm. In Defersha and Chen (), the authors treat HFS with genetic algorithms on sequential and parallel computing platforms.…”

Section: Literature Reviewmentioning

confidence: 99%

An MO‐GVNS algorithm for solving a multiobjective hybrid flow shop scheduling problem

Siqueira

Souza

2019

Int Trans Operational Res

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This paper addresses the multiobjective hybrid flow shop (MOHFS) scheduling problem. In the MOHFS problem considered here, we have a set of jobs that must be performed in a set of stages. At each stage, we have a set of unrelated parallel machines. Some jobs may skip stages. The evaluation criteria are the minimizations of makespan, the weighted sum of the tardiness, and the weighted sum of the earliness. For solving it, an algorithm based on the multiobjective general variable neighborhood search (MO‐GVNS) metaheuristic, named adapted MO‐GVNS, is proposed. This work also presents and compares the results obtained by the adapted MO‐GVNS with those of four other algorithms: multiobjective reduced variable neighborhood search, nondominated sorting genetic algorithm II (NSGA‐II), and NSGA‐III, and another MO‐GVNS from the literature. The results were evaluated based on the Hypervolume, Epsilon, and Spacing metrics, and statistically validated by the Levene test and confidence interval charts. The results showed the efficiency of the proposed algorithm for solving the MOHFS problem.

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Section: Literature Reviewmentioning

confidence: 99%

An MO‐GVNS algorithm for solving a multiobjective hybrid flow shop scheduling problem

Siqueira

Souza

2019

Int Trans Operational Res

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“…De acuerdo con el análisis realizado de las publicaciones encontradas (figura 6), se observó que el método utilizado en mayor medida es el algoritmo genético, considerado por autores como: Figielska [10], Zandieh et al [27], Jun y Park [53], Lugo et al [41], entre otros. Por el contrario, los menos utilizados son: el algoritmo memético, la colonia artificial de abejas, IGS e ICA, adoptados por Xu et al [44], Li y Pan [45], Siqueira et al [30] y Rabiee et al [20], respectivamente.…”

Section: Métodos De Soluciónunclassified

Revisión de la Literatura sobre el Problema de Programación de “Flow Shop” Híbrido con Máquinas Paralelas no Relacionadas

Tibaduiza¹,

Hernández²,

Figueredo³

et al. 2017

Ing.

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Contexto: Se ha observado que el problema de flow shop híbrido con máquinas paralelas no relacionadas presenta escasos reportes en elámbito académico, en comparación con el flow shop híbrido que considera procesadores idénticos, razón por la cual son poco conocidos los diferentes enfoques y aplicaciones que este problema puede tener.Método: Se realizó una revisión de la literatura del estado del arte del problema de programación de trabajos en un flow shop híbrido mediante la recopilación y análisis de artículos académicos en diversas bases de datos científicas. Con este propósito se realizó una búsqueda a partir de palabras claves que definen el problema, revisando si evidencian en la descripción del problema la existencia de máquinas paralelas no relacionadas; como resultado se obtienen 50 artículos seleccionados para el presente estudio.Resultados: Se realizó una clasificación del problema de acuerdo a las características del sistema productivo y se presentan los métodos de solución, restricciones y funciones objetivo comúnmente utilizadas.Conclusiones: Se observa una tendencia creciente en los estudios del flow shop con múltiples etapas, pero pocos son los estudios basados en casos de la industria.Palabras clave: "Flow shop" híbrido, máquinas paralelas no relacionadas, programación, revisión de la literatura. Idioma: EspañolCitación: E. Peña, E.A. Garavito, L. Pérez, E. Moratto, "Revisión de la literatura sobre el problema de programación de "flow shop" h´ıbrido con m´aquinas paralelas no relacionadas" INGENIER´IA, vol. 22, no. 1, pp. 09-22, 2017. c Los autores; titular de derechos de reproducci´on Universidad Distrital Francisco Jose de Caldas. En l´ınea DOI: http://dx

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“…GA is offered by Bremermann as a mathematical model for solving problems by using genes, mutation, and crossover [31,33]. Holland extended GA and developed a framework [32].…”

Section: Related Workmentioning

confidence: 99%

Robust hyper-heuristic algorithms for the offline oriented/non-oriented 2D bin packing problems

Beyaz

Dökeroğlu

Çoşar

2015

Applied Soft Computing

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A robust genetic algorithm for scheduling realistic hybrid flexible flow line problems

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An MO‐GVNS algorithm for solving a multiobjective hybrid flow shop scheduling problem

An MO‐GVNS algorithm for solving a multiobjective hybrid flow shop scheduling problem

Revisión de la Literatura sobre el Problema de Programación de “Flow Shop” Híbrido con Máquinas Paralelas no Relacionadas

Robust hyper-heuristic algorithms for the offline oriented/non-oriented 2D bin packing problems

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