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A Modified Giffler and Thompson Genetic Algorithm on the JobudShop Scheduling Problemud

机译:Job ud的一种改进的Giffler和Thompson遗传算法店铺排产问题 ud

摘要

Job Shop Scheduling Problem (JSSP) is one of the well-known hardest combinatorial optimization problems. The goal of this research is to study an efficient scheduling method based on Genetic Algorithm (GA) to address JSSP. A GA based on Giffer and Thompson (GT) algorithm known as GT-GA that utilizes the GT crossover is investigated. This algorithm is modified to produce better results than the existing algorithm by using Visual Prolog programming language.
机译:Job Shop Scheduling Problem(JSSP)是众所周知的最难的组合优化问题之一。本研究的目的是研究一种基于遗传算法(GA)的高效调度方法来解决JSSP问题。研究了基于Giffer和Thompson(GT)算法的GA(称为GT-GA),该算法利用了GT交叉。通过使用Visual Prolog编程语言,对该算法进行了修改,以产生比现有算法更好的结果。

著录项

  • 作者

    Lee Hui Peng; Salim Sutinah;

  • 作者单位
  • 年度 2006
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 {"code":"en","name":"English","id":9}
  • 中图分类

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