Esta investigación analiza un flujo híbrido sin esperas problema de programación de la tienda. Minimizar la tardanza media..55259"/> Esta investigación analiza un flujo híbrido sin esperas problema de programación de la tienda. Minimizar la tardanza media se considera como el objetivo para desarrollar el algoritmo de programación óptimo. Las características de nuestro problema considerado conducen a la complejidad del problema. Primero, operaciones sin espera. En segundo lugar, el tiempo de configuración de cada trabajo está separado de su tiempo de procesamiento y depende del trabajo anterior. Tercero, todos los trabajos no están disponibles al principio de la programación. En otras palabras, cada trabajo tiene un tiempo de preparación individual. Finalmente, las máquinas no están continuamente disponibles debido al mantenimiento preventivo. Se utiliza un algoritmo de búsqueda de armonía efectivo para abordar el problema mencionado. Se lleva a cabo una serie de experimentos computacionales mediante la comparación de nuestro algoritmo con algoritmos metaheurísticos anteriores, como el recocido simulado basado en la población (PBSA), el algoritmo competitivo imperialista adoptado (ICA) y la hibridación de PBSA e ICA (ICA+PBSA). Para lograr resultados fiables, se utiliza el enfoque de Taguchi para definir parámetros sólidos’ valores para nuestro algoritmo propuesto. Los resultados computacionales con problemas de prueba aleatorios sugieren que nuestra búsqueda de armonía propuesta supera a los tres algoritmos anteriores.">

Revista mundial de ingeniería, diseño y tecnología
Acceso abierto

ISSN: 2319-7293

abstracto

Un algoritmo de búsqueda de armonía efectivo para resolver un problema de programación de taller de flujo híbrido sin espera con restricción de disponibilidad de máquina.

Mohammad Rahmanidoust

< span style="font-size:11pt">Esta investigación analiza un flujo híbrido sin esperas problema de programación de la tienda. Minimizar la tardanza media se considera como el objetivo para desarrollar el algoritmo de programación óptimo. Las características de nuestro problema considerado conducen a la complejidad del problema. Primero, operaciones sin espera. En segundo lugar, el tiempo de configuración de cada trabajo está separado de su tiempo de procesamiento y depende del trabajo anterior. Tercero, todos los trabajos no están disponibles al principio de la programación. En otras palabras, cada trabajo tiene un tiempo de preparación individual. Finalmente, las máquinas no están continuamente disponibles debido al mantenimiento preventivo. Se utiliza un algoritmo de búsqueda de armonía efectivo para abordar el problema mencionado. Se lleva a cabo una serie de experimentos computacionales mediante la comparación de nuestro algoritmo con algoritmos metaheurísticos anteriores, como el recocido simulado basado en la población (PBSA), el algoritmo competitivo imperialista adoptado (ICA) y la hibridación de PBSA e ICA (ICA+PBSA). Para lograr resultados fiables, se utiliza el enfoque de Taguchi para definir parámetros sólidos’ valores para nuestro algoritmo propuesto. Los resultados computacionales con problemas de prueba aleatorios sugieren que nuestra búsqueda de armonía propuesta supera a los tres algoritmos anteriores.

Descargo de responsabilidad: este resumen se tradujo utilizando herramientas de inteligencia artificial y aún no ha sido revisado ni verificado.
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