A cooperative iterated greedy algorithm for the distributed flowshop group robust scheduling problem with uncertain processing times

计算机科学 迭代函数 作业车间调度 数学优化 贪婪算法 调度(生产过程) 贪婪随机自适应搜索过程 算法 数学 地铁列车时刻表 操作系统 数学分析
作者
Zhiyuan Wang,Quan-Ke Pan,Liang Gao,Xue-Lei Jing,Qizhen Sun
出处
期刊:Swarm and evolutionary computation [Elsevier BV]
卷期号:79: 101320-101320
标识
DOI:10.1016/j.swevo.2023.101320
摘要

This paper studies a distributed flowshop group robust scheduling problem with uncertain processing times, which has great significance in actual production activities. First, we formulate the problem and establish a robust mathematical model with an expect-risk rule. Second, we develop an effective cooperative iterated greedy (CIG) algorithm to address the studied problem. In the CIG, we propose a heuristic method with two modified sequence rules to obtain an initial solution. We present a dummy scenario method to reduce the complexity of the multi-scenario environment and speed up the process of convergence. We utilize different iterated greedy processes to optimize the family scheduling sub-problem and job scheduling sub-problem respectively. In each iterated greedy process, we design the corresponding operators based on the problem-specific characteristics. We also propose a cooperation mechanism to link the iterated greedy processes to emphasize the coupling relationship between the two sub-problems. Finally, we conduct comparative and comprehensive evaluation experiments by comparing the CIG with six high-performing algorithms in the literature. The results indicate that the proposed CIG significantly outperforms the other competitors from the average relative deviation index.
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