ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







Hybrid Cuckoo Search and Simulated Annealing Algorithm for Solving a Job Shop Scheduling Problem

العنوان بلغة أخرى: خوارزمية هجينة بين خوارزمية Cuckoo البحث وخوارزمية Simulated Annealing البحث لحل مشكلة جدولة اعمال الماكينات
المؤلف الرئيسي: الروسان، محمد هاني (مؤلف)
مؤلفين آخرين: عبدالغني، بلال (مشرف), الخطيب، فيصل قسيم (مشرف)
التاريخ الميلادي: 2020
موقع: إربد
الصفحات: 1 - 61
رقم MD: 1142491
نوع المحتوى: رسائل جامعية
اللغة: الإنجليزية
الدرجة العلمية: رسالة ماجستير
الجامعة: جامعة اليرموك
الكلية: كلية تكنولوجيا المعلومات وعلوم الحاسوب
الدولة: الاردن
قواعد المعلومات: Dissertations
مواضيع:
رابط المحتوى:
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

11

حفظ في:
المستخلص: في الوقت الحاضر، تعتبر مشكلة جدولة أعمال الماكينات موضوعا رئيسيا من مشاكل الجدولة، والتي تستخدم في قطاعات مختلفة مثل التصنيع التكنولوجي والهندسة والتخطيط. يتطلب نظام تصنيع التكنولوجيا الذكية جدولة إنتاجية وظيفية وفعالة من خلال تقليل إجمالي وقت التنفيذ إلى الحد الأدنى مما يؤدي إلى زيادة في عملية الإنتاج وتحقيق النمو الاقتصادي. كانت خوارزميات التحسن مضمونة في الماضي لتوفير الحل الأمثل للمشكلات الصغيرة، ولكنها غير مجدية للمشكلات الكبيرة. وفقا لذلك، نقدم نهجا جديدا لخوارزمية هجينة تجمع بين خوارزمية (Cuckoo Search) وخوارزمية البحث (Simulated Annealing) تسمى خوارزمية (CSA) لحل مشكلة جدولة متجر عمل منفصل. الدمج في هذه الخوارزمية يعتمد على اختيار حل عشوائي متكامل ووظيفة (Lévy flights) القائمة على خوارزمية (CS) في خوارزمية (SA) لاستكشاف حلول جديدة في مساحة البحث عبر (Lévy flights) طريقة فعالة. علاوة على ذلك، لتحسين أداء (Lévy flights)، نستخدم التعلم القائم على المعارضة (OBL) لإنتاج حلول مجاورة معاكسة جديدة. في هذا البحث، تم فحص الخوارزمية الهجينة المقترحة على 34 حالة معيارية من مكتبة بحوث العمليات (OR-Library). تشير النتائج التجريبية إلى أن الخوارزمية الهجينة المقترحة تتمتع بأداء أفضل، وتستهلك وقتا أقل لوحدة المعالجة المركزية للعثور على أفضل حل معروف (BKS) وتتفوق على الخوارزميات الأخرى.