Convergence Analysis of the New Hybrid Genetic Algorithm for the Job Shop Scheduling Problem

Mui, Nguyen Huu; Hòa, Vũ Đình; Tuyen, Luc Tri

doi:10.1109/isspit.2012.6621271

Cited by 1 publication

(2 citation statements)

References 10 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Trong công trình nghiên cứu đã được công bố gần đây chúng tôi đã trình bày một thuật toán di truyền lai mới cho JSP, để hiểu chi tiết về thuật toán này, bạn đọc có thể tham khảo trong [9]. Trong bài báo này chúng tôi trình bày một vấn đề vướng mắc vẫn còn để ngỏ trong mấy năm qua đó là: Chứng minh tính hội tụ của thuật toán di truyền lai mới cho bài toán lập lịch Job Shop.…”

Section: Giới Thiệuunclassified

“…Bài báo này đã chứng minh tính hội tụ tới tối ưu toàn cục của một thuật toán di truyền lai mới mà chúng tôi đề xuất cho bài toán lập lịch Job Shop [9]. Trường hợp chứng minh cho tính hội tụ của thuật toán di truyền dùng mã hóa nhị phân đã được Günter Rudolph giải quyết vào năm 1994.…”

Section: Kết Luậnunclassified

See 1 more Smart Citation

Convergence analysis of the new hybrid genetic algorithm for job shop scheduling problem

Tuyen¹,

Mui²,

Hòa³

2013

JCC

View full text Add to dashboard Cite

Tóm tắt. Trong một bài báo gần đây, chúng tôi đã trình bày một thuật toán di truyền lai mới (NHGA) cho bài toán lập lịch Job Shop (JSP). Phương pháp mã hóa chúng tôi sử dụng là mã hóa số tự nhiên thay cho mã hóa nhị phân. Cách mã hóa này có nhiều ưu điểm, nhưng vấn đề hội tụ của nó vẫn còn là vấn đề mở trong nhiều năm nay. Bài báo này phân tích các thuộc tính hội tụ của NHGA bằng cách áp dụng các tính chất của xích Markov. Trên cơ sở phân tích xích Markov của thuật toán di truyền, chúng tôi đã chứng minh tính hội tụ tới tối ưu toàn cục của phương pháp mã hóa số tự nhiên.Từ khóa. Lập lịch, giải thuật di truyền, hội tụ toàn cục, xích Markov.Abstract. In this paper, we propose a new hybrid genetic algorithm (NHGA) for the job shop scheduling problem (JSP). The method of encoding we used was Natural coding instead of traditional binary coding. This manner of coding has a lot of advantages but its convergence has been still an open issue so far. This paper analyzes the convergence properties of the NHGA by applying the properties of Markov chain. Based on Markov chain analysis of the genetic algorithm, we show that the proposed algorithm converges to the global optimum in term of Natural coding.Key words. Job shop scheduling, genetic algorithm, global convergence, Markov chain. GIỚI THIỆUThuật toán di truyền (GA) phỏng theo các quá trình tiến hoá tự thích nghi của các quần thể sinh học để tối ưu hoá các hàm mục tiêu. Thuật toán này được phát triển bởi John Holland [5], GA được đặc trưng bởi các chiến lược tìm kiếm dựa trên quần thể và các toán tử di truyền: chọn lọc, đột biến và trao đổi chéo. Nakano và Yamada [11] nằm trong số những người đầu tiên đã áp dụng GA cổ điển dùng phép biểu diễn các lời giải theo số nhị phân cho bài toán lập lịch Job Shop (JSP). Sau đó họ còn đề xuất một số phương pháp kết hợp GA với các kỹ thuật tìm kiếm khác và đã thu được nhiều thành tựu đáng kể trong việc chinh phục JSP. Ulder và những người khác [10] là những người đầu tiên đề xuất phương pháp tìm kiếm cục bộ di truyền, phương pháp này lai ghép giữa GA và kỹ thuật tìm kiếm cục bộ cho JSP. Gần đây hơn, nhiều nhà nghiên cứu đã đề xuất các phương pháp lai kết hợp GA với nhiều kỹ thuật tìm kiếm khác để giải quyết bài toán này phức tạp này. Chẳng hạn như: Lee Hui Peng và những người khác [6], F. Guerriero [3], Rui Zhang và những người khác [12], Yamada [14], ... Tuy nhiên, cho tới nay chưa có phương pháp nào giải quyết triệt để bài toán này nhất là trường hợp nhiều máy và nhiều công việc.Trong công trình nghiên cứu đã được công bố gần đây chúng tôi đã trình bày một thuật

show abstract

Section: Giới Thiệuunclassified

Section: Kết Luậnunclassified