Wykorzystanie algorytmów ewolucyjnych do rozwiązania wybranego problemu szeregowania zadań z ruchomymi realizatorami

• Autorzy: Józefczyk J. , Thomas W.

Warianty tytułu

EN

Application of evolutionary algorithms to scheduling of tasks on moving executors

• Konferencja: XIII Krajowa Konferencja Automatyzacji Procesów Dyskretnych
• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W pracy jest rozważane specyficzne, proste zagadnienie szeregowania zadań, w którym należy uwzględniać ruch realizatorów. Ograniczono się do szeregowania zadań niezależnych i niepodzielnych na realizatorach dowolnych w celu minimalizacji długości uszeregowania. Do rozwiązania sformułowanego problemu optymalizacyjnego zastosowano i przedstawiono dwie wersje algorytmu ewolucyjnego. Zaprezentowano wybrane rezultaty badań symulacyjnych, w których dokonano eksperymentalnej oceny rozpatrywanego algorytmu rozwiązania.

EN

Scheduling of manufacturing tasks on moving executors for a simple case is considered in the paper. The problem of independent and non-preemptive tasks as well as unrelated executors with makespan as the performance index is investigated. The corresponding optimization problem is formulated and solved using two versions of an evolutionary algorithm. The results of simulation experiments, which verify the quality of the solution algorithm, are given.

Słowa kluczowe

PL

szeregowanie zadań; algorytmy ewolucyjne

• Wydawca: Wydawnictwo Politechniki Śląskiej
• Czasopismo: Zeszyty Naukowe. Automatyka / Politechnika Śląska
• Rocznik: 2002
• Tom: z. 134
• Strony: 233--242
• Opis fizyczny: Bibliogr. 6 poz.

Twórcy

autor

Józefczyk J.

• Politechnika Wrocławska, Wrocław

autor

Thomas W.

• Politechnika Wrocławska, Wrocław

Bibliografia

• 1. Baeck T.: Evolutionary Algorithms in Theory and Practice. Oxford University Press, New York 1996.
• 2. Józefczyk J.: Szeregowanie zadań w kompleksie operacji z uwzględnieniem ruchu realizatorów. Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej, Wroclaw 1996.
• 3. Józefczyk J.: Scheduling tasks on moving executors to minimise the maximum lateness. European Journal of Operational Research, vol. 131,2001, pp. 171-187.
• 4. Józefczyk J.: Application of genetic algorithms for solving the scheduling problem with moving executors. Systems Science, vol. 27,2001, pp. 87-95.
• 5. Józefczyk J.: Wybrane problemy podejmowania decyzji w kompleksach operacji. Seria „Monografie Komitetu Automatyki i Robotyki PAN”, tom 2., Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej, Warszawa-Wrocław 2001.
• 6. Srinivas M., Patnaik M.: Adaptive probabilities of crossover and mutation in genetic algorithms. IEEE Trans, on SMC, vol. 24, 1994, pp. 656-666.