A Hybrid Multiobjective Evolutionary Approach for Flexible Job-Shop Scheduling Problems
A Hybrid Multiobjective Evolutionary Approach for Flexible Job-Shop Scheduling Problems
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灵活作业车间调度问题的混合多目标进化方法
DOI：
10.1155/2012/478981
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发表时间：
2012-08
影响因子：
--
通讯作者：
Chen, Ying-wu
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Xiong, Jian;Tan, Xu;Yang, Ke-wei;Xing, Li-ning;Chen, Ying-wu
研究了同时考虑最大完工时间、总工作量和最大工作量三个目标的多目标柔性作业车间调度问题。一个混合多目标进化方法（H-MOEA）被开发来解决这个问题。根据FJSP的特点，引入了一种改进的拥挤距离测度来保持个体的多样性。在建议的H-MOEA，精心设计的染色体表示和遗传算子开发的FJSP。此外，一个局部搜索过程的关键路径理论的基础上被纳入H-MOEA，以提高算法的收敛能力。在几个著名的基准测试实例上的实验结果证明了该算法的有效性和稳定性。与其他最近发表的方法的比较验证了H-MOEA可以获得更好的质量和/或多样性的帕累托最优解。
This paper addresses multiobjective flexible job-shop scheduling problem (FJSP) with three simultaneously considered objectives: minimizing makespan, minimizing total workload, and minimizing maximal workload. A hybrid multiobjective evolutionary approach (H-MOEA) is developed to solve the problem. According to the characteristic of FJSP, a modified crowding distance measure is introduced to maintain the diversity of individuals. In the proposed H-MOEA, well-designed chromosome representation and genetic operators are developed for FJSP. Moreover, a local search procedure based on critical path theory is incorporated in H-MOEA to improve the convergence ability of the algorithm. Experiment results on several well-known benchmark instances demonstrate the efficiency and stability of the proposed algorithm. The comparison with other recently published approaches validates that H-MOEA can obtain Pareto-optimal solutions with better quality and/or diversity.
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影响因子：
12
作者：
G. Moslehi;M. Mahnam
通讯作者：
G. Moslehi;M. Mahnam
影响因子：
9.2
作者：
Geoffrey Vilcot;J. Billaut
通讯作者：
Geoffrey Vilcot;J. Billaut
DOI：
10.1016/j.ejor.2006.03.056
发表时间：
2007-08
期刊：
Eur. J. Oper. Res.
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--
作者：
S. Shadrokh;F. Kianfar
通讯作者：
S. Shadrokh;F. Kianfar
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8.3
作者：
Lining Xing;Ying-Wu Chen;Ke-Wei Yang
通讯作者：
Lining Xing;Ying-Wu Chen;Ke-Wei Yang
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--
作者：
Jian Xiong;Ying-Wu Chen;Ke-Wei Yang;Qingsong Zhao;Lining Xing
通讯作者：
Jian Xiong;Ying-Wu Chen;Ke-Wei Yang;Qingsong Zhao;Lining Xing