Parallelism and Hybridization in Differential Evolution to solve the Flexible Job Shop Scheduling Problem

Autores
Morero, Franco; Bermudez, Carlos Alberto; Salto, Carolina
Año de publicación
2020
Idioma
inglés
Tipo de recurso
artículo
Estado
versión publicada
Descripción
El problema de programación flexible del taller de trabajos (FJSSP) es uno de los problemas de optimización combinatoria más desafiantes, con aplicabilidad práctica en un entorno de producción real. En este trabajo, proponemos un algoritmo de Evolución Diferencial (DE) simple para abordar este problema. Para representar una solución FJSSP, se adopta una representación de valor real, lo que requiere un mecanismo de conversión muy simple para obtener un cronograma factible. En consecuencia, el algoritmo DE todavía funciona en el dominio continuo para explorar el espacio de búsqueda de problemas del FJSSP discreto. Además, para mejorar la capacidad de búsqueda local y equilibrar las capacidades de exploración y explotación, se incorpora un algoritmo de búsqueda local simple en el marco DE. Además, se incluye el paralelismo de las operaciones DE para mejorar la eficiencia de todo el algoritmo. Los resultados experimentales confirman la significativa mejora lograda al integrar las modificaciones introducidas en este estudio. Además, los resultados de las pruebas muestran que nuestro algoritmo es competitivo en comparación con la mayoría de los enfoques existentes para FJSSP.
The Flexible Job Shop Scheduling Problem (FJSSP) is one of the most challenging combinatorial optimization problems, with practical applicability in a real production environment. In this work, we propose a simple Differential Evolution (DE) algorithm to tackle this problem. To represent a FJSSP solution, a real value representation is adopted, which requires a very simple conversion mechanism to obtain a feasible schedule. Consequently, the DE algorithm still works on the continuous domain to explore the problem search space of the discrete FJSSP. Moreover, to enhance the local search ability and to balance the exploration and exploitation capabilities, a simple local search algorithm is embedded in the DE framework. Also, the parallelism of the DE operations is included to improve the efficiency of the whole algorithm. Experimental results confirm the significant improvement achieved by integrating the modifications introduced in this study. Additionally, test results show that our algorithm is competitive when compared with most existing approaches for FJSSP.
Fil: Morero, Franco. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ingeniería; Argentina
Fil: Bermudez, Carlos Alberto. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ingeniería; Argentina
Fil: Salto, Carolina. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ingeniería; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Patagonia Confluencia; Argentina
Materia
EVOLUCIÓN DIFERENCIAL
PLANIFICACIÓN DE TRABAJOS
PARALELISMO
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
https://creativecommons.org/licenses/by-nc/2.5/ar/
Repositorio
CONICET Digital (CONICET)
Institución
Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
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The Flexible Job Shop Scheduling Problem (FJSSP) is one of the most challenging combinatorial optimization problems, with practical applicability in a real production environment. In this work, we propose a simple Differential Evolution (DE) algorithm to tackle this problem. To represent a FJSSP solution, a real value representation is adopted, which requires a very simple conversion mechanism to obtain a feasible schedule. Consequently, the DE algorithm still works on the continuous domain to explore the problem search space of the discrete FJSSP. Moreover, to enhance the local search ability and to balance the exploration and exploitation capabilities, a simple local search algorithm is embedded in the DE framework. Also, the parallelism of the DE operations is included to improve the efficiency of the whole algorithm. Experimental results confirm the significant improvement achieved by integrating the modifications introduced in this study. Additionally, test results show that our algorithm is competitive when compared with most existing approaches for FJSSP.
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