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Genetic Algorithm Approach for Solving Various Job Shop Scheduling Problems
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- 발행기관
- 한국경영정보학회 바로가기
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- 간행물
- 한국경영정보학회 정기 학술대회 바로가기
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- 통권
- 2019년 경영정보관련 춘계학술대회 (2019.05)바로가기
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- 페이지
- pp.337-340
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- 저자
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- 언어
- 영어(ENG)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A353988
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원문정보
초록
- 영어
- In the recent years, non-preemptive job shop scheduling problems have been applied to a wide variety of academic and industrial fields. In comparison, preemptive job shop scheduling problems have received almost no attention in the both fields. Motivated by the needs of a specific application, we presented an algorithm for dealing with preemptive job shop scheduling problem. First, we considered constraint programming techniques to preemptive scheduling problems. Second, we applied genetic algorithm to these problems. In proposed genetic algorithm, we developed a new concept for representing of genetic algorithm. In case study, we applied the proposed algorithm to several job shop problems. Experiment results show that the proposed algorithm considered by preemptive problems outperforms non-preemptive case and other conventional algorithms.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Various Job Shop Scheduling Problems
2.1 Constraint Programming
2.2 Formulation for p-JSP and np-JSP
2.3 Genetic Algorithm Approach
3. Case Study
4. Conclusion
References
키워드
Genetic algorithm Preemptive and non-preemptive scheduling problem Job-shop scheduling problem저자
간행물 정보
발행기관
-
- 발행기관명
- 한국경영정보학회 [The Korea Society of Management information Systems]
- 설립연도
- 1989
- 분야
- 사회과학>경영학
- 소개
- 이 학회는 경영정보학의 연구 및 교류를 촉진하고 학문의 발전과 응용에 공헌함을 목적으로 합니다.
간행물
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- 간행물명
- 한국경영정보학회 정기 학술대회 [KMIS Conference]
- 간기
- 반년간
- 수록기간
- 1990~2025
- 십진분류
- KDC 325 DDC 658
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