Применение модифицированного алгоритма муравьиной колонии для решения задачи календарного планирования распределенных предприятий
DOI:
https://doi.org/10.47813/2782-2818-2021-1-1-29-42Ключевые слова:
муравьиный алгоритм, календарное планирование, модификацияАннотация
Задача календарного планирования распределенных предприятий заключается в назначении заданий территориально удаленным предприятиям и определении удобного рабочего графика для каждого из предприятий. Целью решения данной задачи является минимизация общего времени изготовления на всех предприятиях. Данная статья является первым шагом к решению задачи календарного планирования с использованием различных версий алгоритма муравьиной колонии: классический муравьиный алгоритм, алгоритм системы муравьиных колоний и модифицированный алгоритм муравьиной колонии.
Библиографические ссылки
Jia, H. Web-based multi-functional scheduling system for a distributed manufacturing environment / H. Jia, J.Y. Fuh, A.Y. Nee, Y. Zhang // Concurrent Engineering. – 2002. – 10(1). – С. 27-39.
Jia, H. A modified genetic algorithm for distributed scheduling problems / H. Jia, A.Y. Nee, J.Y. Fuh, Y. Zhang // Journal of Intelligent Manufacturin. – 2003. – 14(3-4). – C. 351-362.
Jia, H. Integration of genetic algorithm and gantt chart for job shop scheduling in distributed manufacturing systems / H. Jia, J.Y. Fuh, A.Y. Nee, Y. Zhang // Computers & Industrial Engineering. – 2007. – 53(2). – С. 313-320.
Chaouch, I. A survey of optimization techniques for distributed job shop scheduling problems in multi-factories / I. Chaouch, O. Belkahla Driss, K. Ghedira // In: Computer Science On-line Conference. Springer. – 2017. – C. 369-378.
Błazewicz, J. The job shop scheduling problem: Conventional and new solution techniques / J. Błazewicz, W. Domschke, E. Pesch // European journal of operational research. – 1996. – 93(1). – C. 1-33.
Naderi, B. Modeling and heuristics for scheduling of distributed job shops / B. Naderi, A. Azab // Expert Systems with Applications. – 2014. – 41(17). – C. 7754-7763.
Dorigo, M. Optimization, learning and natural algorithms: Ph D Thesis, Politecnico di Milano/ Dorigo, M. – Italy, 1992.
Talbi, E.G. Metaheuristics: from design to implementation. – vol 74 / E.G. Talbi. – John Wiley & Sons, 2009.
Fisher, H. Probabilistic learning combinations of local job-shop scheduling rules / Fisher, H., G.L. Thompson // Industrial scheduling. – 1963. – 3(2). – C. 225-251.
Taillard, E. Benchmarks for basic scheduling problems / E. Taillard // European Journal of Operational Research. – 1993. – 64(2). – C. 278-285.
Загрузки
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Лицензия
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
Журнал MIST - «Modern Innovations, Systems and Technologies» / «Современные инновации, системы и технологии» публикует материалы на условиях лицензии CreativeCommons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0), размещенной на официальном сайте некоммерческой корпорации Creative Commons:
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Это означает, что пользователи могут копировать и распространять материалы на любом носителе и в любом формате, адаптировать и преобразовывать тексты, использовать контент для любых целей, в том числе коммерческих. При этом должны соблюдаться условия использования — указание автора оригинального произведения и источника: следует указывать выходные данные статей, предоставлять ссылку на источник, а также указывать, какие изменения были внесены.