The DABC and TLBO Algorithms for Solve Job Shop Scheduling Problem
This paper shows use Discrete Artificial Bee Colony (DABC) and Teaching-Learning-Based Optimization (TLBO) algorithms for solving the job shop scheduling problem (JSSP) in order to minimize makespan (Cmax value). The Job Shop Scheduling Problem is one of the most difficult problems as it is classifi...
Gespeichert in:
| Veröffentlicht in: | Control systems & computers |
|---|---|
| Datum: | 2019 |
| 1. Verfasser: | |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | English |
| Veröffentlicht: |
Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України
2019
|
| Schlagworte: | |
| Online Zugang: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/181048 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Zitieren: | The DABC and TLBO Algorithms for Solve Job Shop Scheduling Problem / T. Witkowski // Control systems & computers. — 2019. — № 5. — С. 38-47. — Бібліогр.: 20 назв. — англ. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| id |
nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-181048 |
|---|---|
| record_format |
dspace |
| spelling |
Witkowski, T. 2021-10-30T18:00:45Z 2021-10-30T18:00:45Z 2019 The DABC and TLBO Algorithms for Solve Job Shop Scheduling Problem / T. Witkowski // Control systems & computers. — 2019. — № 5. — С. 38-47. — Бібліогр.: 20 назв. — англ. 2706-8145 DOI: doi.org/10.15407/usim.2019.05.038 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/181048 658.5 This paper shows use Discrete Artificial Bee Colony (DABC) and Teaching-Learning-Based Optimization (TLBO) algorithms for solving the job shop scheduling problem (JSSP) in order to minimize makespan (Cmax value). The Job Shop Scheduling Problem is one of the most difficult problems as it is classified as an NP-hard one. Stochastic search techniques, such as evolutionary algorithms, are used to find a good solution. Our objective is to estimate efficiency of DABC and TLBO algorithms on many tests of JSSP problems. Мета дослідження — оцінка ефективності алгоритму DAВС та методу TLBO на багатьох тестах задачі планування роботи цеху. Методи. Для пошуку ефективного рішення використовуються стохастичні методи пошуку, такі як еволюційні алгоритми, з якими порівнюються методи дискретної штучної бджолиної колонії та оптимізації на основі викладання/навчання. Результати. Показано використання алгоритмів дискретної штучної бджолиної колонії та методу оптимізації на основі викладання/навчання для отримання розв'язку задачі календарного планування з метою мінімізації часу виконання (значення Cmax). Цель исследования — оценка эффективности алгоритма DAВС и метода TLBO на многих тестах задачи планирования работы цеха. Методы. Для поиска эффективного решения используются стохастические методы поиска, такие как эволюционные алгоритмы, с которыми сравниваются методы дискретной искусственной пчелиной колонии и оптимизации на основе преподавания/обучения. Результаты. Показано использование алгоритмов преподавания/обучения для решения задач календарного планирования с критерием минимизации времени выполнения (значения Cmax). en Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України Control systems & computers Intellectual Informational Technologies and Systems The DABC and TLBO Algorithms for Solve Job Shop Scheduling Problem Застосування алгоритмів DABC та TLBO до задачі планування роботи цеху Использование алгоритмов DABC и TLBO в задаче планирования работы цеха Article published earlier |
| institution |
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| collection |
DSpace DC |
| title |
The DABC and TLBO Algorithms for Solve Job Shop Scheduling Problem |
| spellingShingle |
The DABC and TLBO Algorithms for Solve Job Shop Scheduling Problem Witkowski, T. Intellectual Informational Technologies and Systems |
| title_short |
The DABC and TLBO Algorithms for Solve Job Shop Scheduling Problem |
| title_full |
The DABC and TLBO Algorithms for Solve Job Shop Scheduling Problem |
| title_fullStr |
The DABC and TLBO Algorithms for Solve Job Shop Scheduling Problem |
| title_full_unstemmed |
The DABC and TLBO Algorithms for Solve Job Shop Scheduling Problem |
| title_sort |
dabc and tlbo algorithms for solve job shop scheduling problem |
| author |
Witkowski, T. |
| author_facet |
Witkowski, T. |
| topic |
Intellectual Informational Technologies and Systems |
| topic_facet |
Intellectual Informational Technologies and Systems |
| publishDate |
2019 |
| language |
English |
| container_title |
Control systems & computers |
| publisher |
Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України |
| format |
Article |
| title_alt |
Застосування алгоритмів DABC та TLBO до задачі планування роботи цеху Использование алгоритмов DABC и TLBO в задаче планирования работы цеха |
| description |
This paper shows use Discrete Artificial Bee Colony (DABC) and Teaching-Learning-Based Optimization (TLBO) algorithms for solving the job shop scheduling problem (JSSP) in order to minimize makespan (Cmax value). The Job Shop Scheduling Problem is one of the most difficult problems as it is classified as an NP-hard one. Stochastic search techniques, such as evolutionary algorithms, are used to find a good solution. Our objective is to estimate efficiency of DABC and TLBO algorithms on many tests of JSSP problems.
Мета дослідження — оцінка ефективності алгоритму DAВС та методу TLBO на багатьох тестах задачі планування роботи цеху. Методи. Для пошуку ефективного рішення використовуються стохастичні методи пошуку, такі як еволюційні алгоритми, з якими порівнюються методи дискретної штучної бджолиної колонії та оптимізації на основі викладання/навчання. Результати. Показано використання алгоритмів дискретної штучної бджолиної колонії та методу оптимізації на основі викладання/навчання для отримання розв'язку задачі календарного планування з метою мінімізації часу виконання (значення Cmax).
Цель исследования — оценка эффективности алгоритма DAВС и метода TLBO на многих тестах задачи планирования работы цеха. Методы. Для поиска эффективного решения используются стохастические методы поиска, такие как эволюционные алгоритмы, с которыми сравниваются методы дискретной искусственной пчелиной колонии и оптимизации на основе преподавания/обучения. Результаты. Показано использование алгоритмов преподавания/обучения для решения задач календарного планирования с критерием минимизации времени выполнения (значения Cmax).
|
| issn |
2706-8145 |
| url |
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/181048 |
| citation_txt |
The DABC and TLBO Algorithms for Solve Job Shop Scheduling Problem / T. Witkowski // Control systems & computers. — 2019. — № 5. — С. 38-47. — Бібліогр.: 20 назв. — англ. |
| work_keys_str_mv |
AT witkowskit thedabcandtlboalgorithmsforsolvejobshopschedulingproblem AT witkowskit zastosuvannâalgoritmívdabctatlbodozadačíplanuvannâroboticehu AT witkowskit ispolʹzovaniealgoritmovdabcitlbovzadačeplanirovaniârabotyceha AT witkowskit dabcandtlboalgorithmsforsolvejobshopschedulingproblem |
| first_indexed |
2025-12-07T19:43:45Z |
| last_indexed |
2025-12-07T19:43:45Z |
| _version_ |
1850879902437343232 |