Zohreh Davarzani, Mohammad-R Akbarzadeh-T, Nima Khairdoost
언어
영어(ENG)
URL
https://www.earticle.net/Article/A208180
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원문정보
초록
영어
Flexible Job shop scheduling is very important in production management and combinatorial optimization. It is NP-hard problem and consists of two sub-problems: sequencing and assignment. Multiobjective Flexible Job-Shop Scheduling Problems (MFJSSP) is formulated as three-objective problem which minimizes completion time (makespan), critical machine workload and total work load of all machines. In this paper a Multiobjective Artificial Immune Algorithm (MAIA) for FJSSP is presented. The proposed algorithm increases the speed of convergence and diversity of population. Kacem and Bradimart data are used to evaluate the effectiveness of MAIA. The experimental results show a better performance in comparison to other approaches.
목차
Abstract 1. Introduction 2. Definition of Flexible job-shop Scheduling Problem 3. Multiobjective Optimization Problem 4. Artificial Immune Algorithm 5. Proposed Algorithm 5.1. Antibody Representation 5.2. Non Dominated Sorting 5.3. Mutation Operator 5.4. Diversification Operator 6. Experimental Setup and Simulation 7. Conclusion Reference
보안공학연구지원센터(IJHIT) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJHIT)]
설립연도
2006
분야
공학>컴퓨터학
소개
1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구
2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표
3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최
4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환
5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정
6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진
7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력
8. 보안공학에 관한 논문지 발간
9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업
간행물
간행물명
International Journal of Hybrid Information Technology
간기
격월간
pISSN
1738-9968
수록기간
2008~2016
십진분류
KDC 505DDC 605
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