A mathematical model and a heuristic approach for train seat scheduling to minimize dwell time

Ayaz, Halil Ibrahim; Öztürk, Zehra Kamışlı

doi:10.1016/j.cie.2021.107590

Cited by 4 publications

(2 citation statements)

References 23 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…For example, in power systems, 0 represents the "off" state, 1 the "on" state [2]; in binary image processing, while 0 means black color, 1 means white color [3]. Many real-world issues, especially classification and clustering problems, cell formation, network optimization, unit commitment, knapsack problems, compression-related problems, seat scheduling are considered as BOPs [4], [5]. In this study, the solution of uncapacitated facility location problems (UFLPs) -one of the Since the complexity of the problem increases as the number of facilities accrue, UFLP is considered as an NP-Hard problem [6].…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

A binary enhanced moth flame optimization algorithm for uncapacitated facility location problems

Özkış,

Karakoyun

2023

Pamukkale J Eng Sci

View full text Add to dashboard Cite

Moth Flame Optimization is a nature-inspired meta-heuristic algorithm for constantly solving real-world problems. In this study, a modified version of MFO called binary Enhanced MFO Desert Bush (binEMFO-DB) algorithm is proposed to solve uncapacitated facility location problems. The proposed algorithm includes three modifications: i) chaotic mapbased population initialization, ii) random flame selection, and iii) desert bush strategy. The performance of the proposed binEMFO-DB algorithm was tested on 15 different UFL problems from the OR-Library and Taguchi orthogonal array design was used for parameter analysis. The average, gap and hit values of the results obtained by the algorithms were used as performance metrics. The performance of binEMFO-DB is compared with the performance of state-of-the-art algorithms. The results show that the proposed binEMFO-DB has a successful and competitive performance in the test environment.Güve Alevi Optimizasyonu, sürekli gerçek dünya problemlerini çözmek için doğadan ilham alan bir meta-sezgisel algoritmadır. Bu çalışmada, kapasitesiz tesis yerleşim problemlerini çözmek için ikili Enhanced MFO Desert Bush (binEMFO-DB) algoritması olarak adlandırılan MFO'nun değiştirilmiş bir versiyonu önerilmiştir. Önerilen algoritma üç değişiklik içermektedir: i) kaotik harita tabanlı popülasyon başlatma, ii) rastgele alev seçimi ve iii) çöl çalısı stratejisi. Önerilen binEMFO-DB algoritmasının performansı, OR-Library'den alınan 15 farklı UFL problemi üzerinde test edilmiş ve parametre analizi için Taguchi ortogonal dizi tasarımı kullanılmıştır. Algoritmalar ile elde edilen sonuçların ortalama, boşluk ve isabet değerleri performans metriği olarak kullanılmıştır. binEMFO-DB'nin performansı, son teknoloji algoritmaların performanslarıyla karşılaştırılmıştır. Elde edilen sonuçlar, önerilen binEMFO-DB'nin test ortamında başarılı ve rekabetçi bir performansa sahip olduğunu göstermektedir.

show abstract

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

A binary enhanced moth flame optimization algorithm for uncapacitated facility location problems

Özkış,

Karakoyun

2023

Pamukkale J Eng Sci

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…Aynı işin birden fazla sayıda makinede işlem görebildiği durumda makineler, paralel makine olarak tanımlanmaktadır. Pratikte farklı paralel makine çizelgeleme uygulamaları görülebilir [8]. Teknik özellikler, kullanım ömrü vb.…”

Section: Giriş (Introduction)unclassified

Ortak sunuculu ve proses kaynak kısıtlı ilişkisiz paralel makine çizelgeleme problemi için bir matematiksel model

ŞAŞTIM,

HASGÜL

2023

Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi

View full text Add to dashboard Cite

İlişkisiz paralel makinelerin ilave kaynaklar ile birlikte çizelgelenmesi için bütünleşik bir problem bu çalışmada ele alınmıştır. Üretim ortamında kullanılan makine veya tezgâh gibi kaynaklarla birlikte ilave kaynakların da kullanımı söz konusudur. İlave kaynakların kullanımı hem hazırlık hem de proses aşamasında olabilir. Hazırlık aşamasında ilave kaynak olarak ortak sunucunun kullanımıyla, ortak sunuculu makine çizelgeleme problemi ortaya çıkmaktadır. Proses aşamasında ilave kaynak kullanımıyla ise, kaynak kısıtlı makine çizelgeleme problemi oluşmaktadır. Bu iki ayrı problem bütünleştirilerek, tek bir problem olarak tanımlanmış ve matematiksel model geliştirilmiştir. Problemin karmaşık yapısından dolayı büyük boyutlu problemlerin çözümü için metasezgisel yöntemler önerilmiştir. Önerilen yöntemler, rassal türetilen problemlerde test edilmiştir. Hesaplama sonuçları, küçük boyutlu problemlerde matematiksel modelin, orta ve büyük boyutlu problemlerde tavlama benzetimi algoritmasının daha başarılı sonuçlar elde ettiğini göstermiştir.

show abstract

Optimize train capacity allocation for the high-speed railway mixed transportation of passenger and freight

Xu¹,

Zhong²,

Wu³

et al. 2022

Computers & Industrial Engineering

View full text Add to dashboard Cite

A mathematical model and a heuristic approach for train seat scheduling to minimize dwell time

Cited by 4 publications

References 23 publications

A binary enhanced moth flame optimization algorithm for uncapacitated facility location problems

A binary enhanced moth flame optimization algorithm for uncapacitated facility location problems

Ortak sunuculu ve proses kaynak kısıtlı ilişkisiz paralel makine çizelgeleme problemi için bir matematiksel model

Optimize train capacity allocation for the high-speed railway mixed transportation of passenger and freight

Contact Info

Product

Resources

About