A particle swarm optimization under fuzzy logic controller to solve a scheduling problem

Abstract

In the hybrid flow shop problems, two decisions are taken at once: determine the allocation of jobs to the parallel machines as well as the sequence of the jobs assigned to each machine. In the addressed paper, we consider a hybrid flow shops problem under particular conditions. Indeed, we assume that the assignement of the jobs on the machines is known at advance and some jobs can not pass by certain stages. The objective function is to minimize the total tardiness. We proposed in previous works an exact resolution based on the mixed integer linear programming method solved by Cplex solver. We propose in this paper two metaheuristic methods such as a genetic algorithm and a particle swarm algorithm. Those are under fuzzy logic-controller. The obtained results are very interesting.

Evaluación del Algoritmo Genético y GRASP para Minimizar el Makespan en la Programación de un Taller de Flujo en Diferentes Instancias de Número de Trabajos e Iteraciones

“…Vol. 45, Nº 1, Enero -Abril, 2022 son: los métodos exactos (como el modelo de programación lineal entera) y los métodos de aproximación (como las heurísticas y metaheurísticas) (Yalaoui et al, 2011;Lagos et al, 2019).…”

Reducción del Tiempo de Terminación en la Programación de la Producción de una Línea de Flujo Híbrida Flexible (HFS)

“…El problema consiste en resolver la distribución de las máquinas paralelas y la secuencia de los trabajos programados en la misma máquina con el fin de minimizar el máximo tiempo de flujo o makespan (Qiao y Sun, 2011). El enfoque en este tipo de configuración ha sido ampliamente estudiado, ya que es una de las configuraciones más comunes en los ambientes reales de fabricación (Hojjati y Sahraeyan, 2009;Yalaoui et al, 2011;Yang, 2011;Yaurima et al, 2009). En la programación clásica se utiliza un conjunto sumamente restrictivo de suposiciones tales como: tiempos de procesamiento determinísticos, la imposibilidad de dividir trabajos y la disponibilidad de las máquinas en todo momento (Schroeder, 2004).…”