ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > حل مشكلة جدولة الأعمال باستعما...>الوصف

حل مشكلة جدولة الأعمال باستعمال الخوارزمية الجينية

المصدر: مجلة كلية التربية الأساسية
الناشر: الجامعة المستنصرية - كلية التربية الأساسية
المؤلف الرئيسي: عبدالله، واثق نجاح (مؤلف)
المجلد/العدد: ع 70
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2011
الصفحات: 361 - 373
ISSN: 8536-2706
رقم MD: 429779
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
قواعد المعلومات: EduSearch
مواضيع:
مستخلصات الابحاث | المجالات الاقتصادية | الخوارزمية الجينية | جدولة الأعمال | القطاع الصناعي
رابط المحتوى:

الناشر لهذه المادة لم يسمح بإتاحتها.
صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
المستخلص: الجدولة الفعّالة للأعمال في القطاع الصناعي تكون مفيدة لتلبية مطلب الإنتاج وتقليل كلفته، ولتحسين القدرة للتنافس في السوق المتقبلة المستمرة التزايد التي تطلب منتجات متعددة. في العديد من مشاكل تحقيق الأمثلية، مشاكل جدولة الأعمال اكتسبت سمعة لأن تكون صعبة الحل. جدولة الأعمال هي أساساً مشكلة ترتيب. النظام يقدم مخطط تشفير جديد لمشكلة جدولة الأعمال الكلاسيكية. إن الهدف هو إيجاد تخصيص لكل عمل وتحديد تتابع للأعمال على كل ماكنة بحيث يكون وقت إكمال الأعمال أقل ما يمكن. الخوارزمية الجينية التي حققت نجاحاً كبيراً في إعطاء الحلول الكفوءة للعديد من مشاكل تحقيق الأمثلية غير المتعددة الحدود الصعبة استعملت لحل مشكلة جدولة الأعمال. جداول الأعمال التي ولدتها الخوارزميات الجينية بُنيت باستعمال قاعدة أولوية وتحت عدة قيود. بعد الحصول على جدول الأعمال تجري عملية تدقيق لضمان ان الحل عملي ومجدي. تم تجربة النظام على مجموعة من الحالات وأثبتت النتائج فعالية الخوارزمية. \

An effective job shop scheduling (JSS) in the manufacturing industry is helpful to meet the production demand and reduce the production cost, and to improve the ability to compete in the ever increasing volatile market demanding multiple products. In so many combinatorial optimization problems, job shop scheduling problems have earned a reputation for being difficult to solve. Job-shop scheduling is essentially an ordering problem. A new encoding scheme for a classic job-shop scheduling problem is presented. The aim is to find an allocation for each job and to define the sequence of jobs on each machine so that the resulting schedule has a minimal completion time. Genetic algorithm that has demonstrated considerable success in providing efficient solutions to many non polynomial-hard optimization problems is used to solve job-shop scheduling problem. The schedules given by genetic algorithms are constructed using a priority rule and under several constraints. After a schedule is obtained a checking operation is applied to ensure that the solution is feasible. The approach is tested on a set of instances. The results validate the effectiveness of the algorithm. \
وصف العنصر: ملخص لبحث منشور باللغة الانجليزية
ISSN: 8536-2706

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.