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한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 퍼지 및 지능 시스템학회 논문지 제14권 제5호
발행연도
2004.8
수록면
563 - 570 (8page)

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Genetic algorithms have been successfully applied to various optimization problems belonging to NP-hard problems. The sequential ordering problems(SOP) and the job shop scheduling problems(JSP) are well-known NP-hard problems with strong influence on industrial applications. Both problems share some common properties in that they have some imposed precedence constraints. When genetic algorithms are applied to this kind of problems, it is desirable for genetic operators to be designed to produce chromosomes satisfying the imposed precedence constraints. Several genetic operators applicable to such problems have been proposed. We call such genetic operators precedence-preserving genetic operators. This paper presents three existing precedence-preserving genetic operators : Precedence -Preserving Crossover(PPX), Precedence-preserving Order-based Crossover (POX), and Maximum Partial Order/Arbitrary Insertion(MPO/AI). In addition, it proposes two new operators named Precedence-Preserving Edge Recombination (PPER) and Multiple Selection Precedence-preserving Order-based Crossover (MSPOX) applicable to such problems. It compares the performance of these genetic operators for SOP and JSP in the perspective of their solution quality and execution time.
#유전자알고리즘 #서열순서화문제 #Job shop 문제

목차

Abstract
1. 서론
2. Genetic Algorithms
3. Precedence Preserving Genetic Operators
4. Experiments
5. Conclusions
References
저자소개

참고문헌 (14)

참고문헌 신청
[학술지(정기간행물)] - / 1997. / HAS-SOP google schola [학술지(정기간행물)] - / 1998. / A Genetic Algorithm for General Machine Scheduling Problems : 62 ~ 65 google schola [학술지(정기간행물)] - / 1996. / Commonality and Genetic Algorithms google schola [학술지(정기간행물)] - / pp.164-176 / An Algorithm for Solving the Job Shop Problem no.2 : 1989 ~ google schola [학술지(정기간행물)] - / 1988. / The Shift Bottlenck Procedure for Job Shop Scheduling 34 (3) : 389 ~ 401 google schola

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2009-028-014867846