Random assignment method based on genetic algorithms and its application in resource allocation
Random assignment method based on genetic algorithms and its application in resource allocation
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基于遗传算法的随机分配方法及其在资源分配中的应用
DOI：
10.1016/j.eswa.2012.04.055
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发表时间：
2012-11
影响因子：
8.5
通讯作者：
Wang Hong
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Li Fachao;Xu Lida;Jin Chenxia;Wang Hong
指派问题被认为是制造和管理过程中的一个著名的优化问题，其中决策者的观点被合并到一个决策过程中，并建立一个有效的解决方案。本文利用决策中期望值与方差的互补关系以及随机变量的综合作用，提出了一种新的随机指派问题模型，并结合指派问题的特点，给出了基于遗传算法的具体方案。利用马尔可夫链理论研究了模型的收敛性，并通过仿真分析了模型的性能。所有这些都表明，该解决方案模型可以有效地辅助分配过程中的决策，它具有良好的功能，如解释性和计算效率，因此，它可以广泛应用于许多方面，包括制造，运营，物流等。
Assignment problem is considered a well-known optimization problem in manufacturing and management processes in which a decision maker’s point of view is merged into a decision process and a valid solution is established. In this study, taking the complementary relations between expected value and variance in decision making and the synthesizing effect of random variables into consideration, a new model for random assignment problems is proposed; in which the characteristic of assignment problems are considered to present a concrete scheme based on genetic algorithms (denoted by SE ⊕ GA-SAF, for short). We study the model’s convergence using the Markov chain theory, and analyze its performance through simulation. All of these indicate that this solution model can effectively aid decision making in the assignment process, and that it possesses the desirable features such as interpretability and computational efficiency, as such it can be widely used in many aspects including manufacturing, operations, logistics, etc.
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