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A emergência de conjuntos fuzzy torna o problema de agendamento de trabalho (JSSP) mais alinhado com a realidade. Este artigo aborda o JSSP com tempo de execução fuzzy e tempo de conclusão fuzzy (FJSSP). Escolhemos o algoritmo clássico de evolução diferencial (DE) como a estrutura básica de otimização. A vantagem do algoritmo DE é que ele utiliza uma estratégia evolutiva especial de conjuntos de vetores de diferença para realizar a operação de mutação. No entanto, o DE não é muito eficaz na resolução de algumas instâncias do FJSSP. Portanto, propomos um novo mecanismo de seleção que aumenta o algoritmo genérico DE (NSODE) para alcançar melhores resultados de otimização. O operador de seleção proposto adotado neste artigo tem como objetivo a retenção temporária de todos os filhos gerados pela geração pai, e então selecionar N melhores soluções como os novos indivíduos a partir de N pais e N filhos. Vários exemplos de problemas de agendamento fuzzy de trabalho são experimentados para testar o desempenho do algoritmo DE melhorado. O algoritmo NSODE é comparado com uma variedade de algoritmos existentes, como otimização por colônia de formigas, otimização por enxame de partículas e busca do cuco. Os resultados experimentais mostram que o NSODE pode obter soluções viáveis superiores em comparação com as soluções produzidas por vários algoritmos relatados na literatura.
Gao et al. (Thu,) estudaram esta questão.