通过混合霸王龙优化算法优化经典排列流式作业调度问题及节能型排列流式作业调度问题 Maria Tsiftsoglou, Yannis Marinakis, Magdalene Marinaki

《Biomimetics》：Optimizing the Classic and the Energy-Efficient Permutation Flowshop Scheduling Problem with a Hybrid Tyrannosaurus Rex Optimization Algorithm Maria Tsiftsoglou, Yannis Marinakis and Magdalene Marinaki

　　

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摘要

PlayerPrefs> 本文提出了一种混合霸王龙优化算法（Hybrid TROA），该算法结合了变邻域搜索（VNS）两种路径重联策略的变化形式，以及一种随机化的Nawaz–Enscore–Ham（NEH）启发式方法，用于解决排列流水线调度问题（PFSP）。TROA是一种新型的生物启发式元启发式算法，其设计灵感来源于史前霸王龙的狩猎行为。利用这种新开发且高效的算法，我们提出了一种框架：首先使用随机化的NEH启发式方法生成初始解集，然后通过VNS和路径重联进一步优化这些解，从而获得令人满意的结果。首先，我们分别考虑了两个优化标准：总完工时间和总流通时间。接下来，我们将Hybrid TROA与其他著名的元启发式方法进行比较研究，并使用非参数测试进行统计分析，以确定每个目标的最佳方法。根据我们的发现，Hybrid TROA是在本研究中同时最小化这两个目标的最合适方法。最后，鉴于当代工业对高生产率和能源效率的双重需求，我们提出了一个节能版本的经典PFSP调度问题，同时考虑了两个优化标准：总完工时间和总能耗。我们的研究引入了一个新的目标函数，通过整合这两个标准实现了平衡优化。?