An Application Of Effective Genetic Algorithms For Solving Hybrid Flow Shop Scheduling Problems

Abstract

Cet article aborde les problèmes d'ordonnancement de l'Hybrid Flow Shop (HFS) pour minimiser la valeur du makespan. Au cours des dernières années, une grande attention est accordée aux techniques heuristiques et de recherche. Les algorithmes génétiques (GA) sont également connus sous le nom de techniques heuristiques et de recherche efficaces. Cet article propose un algorithme génétique efficace pour les problèmes d'ordonnancement des ateliers de flux hybrides. L'algorithme proposé est testé par le problème de référence de Carlier et Neron (2000) dans la littérature. Les résultats de calcul indiquent que l'approche de l'algorithme génétique efficace proposée est efficace en termes de temps d'achèvement total réduit ou de makespan (C max ) pour les problèmes HFS.Este documento aborda los problemas de programación de la Tienda de flujo híbrido (HFS) para minimizar el valor de makespan. En los últimos años, se presta mucha atención a las técnicas heurísticas y de búsqueda. Los algoritmos genéticos (GA) también se conocen como técnicas heurísticas y de búsqueda eficientes. Este documento propone un algoritmo genético eficiente para los problemas de programación de la tienda de flujo híbrido. El algoritmo propuesto es probado por el problema de referencia de Carlier y Neron (2000) de la literatura. Los resultados computacionales indican que el enfoque del algoritmo genético eficiente propuesto es efectivo en términos de tiempo de finalización total reducido o makespan (C máx ) para los problemas de HFS.This paper addresses the Hybrid Flow Shop (HFS) scheduling problems to minimize the makespan value.In recent years, much attention is given to heuristic and search techniques.Genetic algorithms (GAs) are also known as efficient heuristic and search techniques.This paper proposes an efficient genetic algorithm for hybrid flow shop scheduling problems.The proposed algorithm is tested by Carlier and Neron's (2000) benchmark problem from the literature.The computational results indicate that the proposed efficient genetic algorithm approach is effective in terms of reduced total completion time or makespan (C max ) for HFS problems.تتناول هذه الورقة مشاكل جدولة متجر التدفق الهجين (HFS) لتقليل قيمة makespan. في السنوات الأخيرة، يتم إيلاء الكثير من الاهتمام لتقنيات الاستدلال والبحث. تُعرف الخوارزميات الجينية (GAs) أيضًا بتقنيات الاستدلال والبحث الفعالة. تقترح هذه الورقة خوارزمية وراثية فعالة لمشاكل جدولة متجر التدفق الهجين. يتم اختبار الخوارزمية المقترحة من خلال مشكلة معيار كارليير ونيرون (2000) من الأدبيات. تشير النتائج الحسابية إلى أن نهج الخوارزمية الجينية الفعال المقترح فعال من حيث تقليل إجمالي وقت الإنجاز أو makespan (C max ) لمشاكل HFS.