Разработка и исследование эффективности метаэвристических алгоритмов решения задач планирования работы независимых машин

Рассмотрен один класс задач теории расписаний по планированию работы независимых машин разной производительности. Предложены и реализованы программно четыре метаэвристических алгоритма решения задач данного класа. Исселедованы вопросы их эффективности на основе анализа результатов вычислительного эк...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Published in:Компьютерная математика
Date:2015
Main Author: Туринский, В.В.
Language:Russian
Published: Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України 2015
Subjects:
Online Access:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/168373
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
Journal Title:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Cite this:Разработка и исследование эффективности метаэвристических алгоритмов решения задач планирования работы независимых машин / В.В. Туринский // Компьютерная математика. — 2015. — № 1. — С. 153-160. — Бібліогр.: 9 назв. — рос.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Description
Summary:Рассмотрен один класс задач теории расписаний по планированию работы независимых машин разной производительности. Предложены и реализованы программно четыре метаэвристических алгоритма решения задач данного класа. Исселедованы вопросы их эффективности на основе анализа результатов вычислительного эксперимента с использованием серии известных задач. Розглянуто один клас задач теорії розкладів по плануванню роботи незалежних машин різної продуктивності. Запропоновано і розроблено програмно чотири метаевристичних алгоритми розв’язання задач даного класу. Досліджені питання їх ефективності на основі результатів обчислювального експерименту з використанням серії відомих задач. The paper concerns with research of a class of scheduling problems for parallel machines with different productivity. Four metaheuristic algorithms for solving problems of this class are proposed and implemented. Performance of the proposed algorithms is analyzed using a benchmark of known instances.