Sammanfattning av denna webbsida: I den här artikeln föreslår vi en hybrid Pareto-baserad artificiell bikoloni (HABC) algoritm för att lösa de multi-objektiva flexibla jobbaffär schemaläggning problem. I hybridalgoritmen representeras varje livsmedelskälla av två vektorer, dvs. maskintilldelningsvektorn och driftsplaneringsvektorn. Det konstgjorda biet är uppdelat i tre grupper, nämligen anställda bin, åskådare och spejare bin. Dessutom introduceras en extern Pareto-arkivuppsättning för att registrera icke-dominerade lösningar som hittills hittats. För att balansera algoritmens utforsknings- och utnyttjandeförmåga är scoutbina i hybridalgoritmen uppdelade i två delar. Scoutbina i en del utför slumpvis sökning i den fördefinierade regionen medan varje scoutbi i en annan del slumpmässigt väljer en icke-dominerad lösning från Pareto-arkivet. Experimentella resultat på välkända referensfall och jämförelser med andra nyligen publicerade algoritmer visar den föreslagna algoritmens effektivitet och effektivitet.
Löjtnant m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m för m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m. REF använde en hybrid Pareto-baserad ABC-algoritm för att lösa flexibla jobbshop-schemaläggningsproblem.
A Hybrid Artificial Bee Colony Algorithm for Flexible Job Shop Scheduling Problems
{'venue': 'Int. J. Comput. Commun. Control', 'journal': 'Int. J. Comput. Commun. Control', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}