Pełnotekstowe zasoby PLDML oraz innych baz dziedzinowych są już dostępne w nowej Bibliotece Nauki.
Zapraszamy na https://bibliotekanauki.pl
Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last

Wyniki wyszukiwania

help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
1
Artykuł dostępny w postaci pełnego tekstu - kliknij by otworzyć plik
Content available

.

100%
PL
W pracy rozpatrujemy problem minimalizacji sumy kosztów opóźnień zadań wykonywanych na jednej maszynie. Należy on do klasy problemów silnie NP-zupełnych. Zamieszczone w literaturze wyniki obliczeniowe wskazują, że w rozsądnym czasie można uzyskać jego rozwiązanie optymalne jedynie dla przykładów o niewielkich rozmiarach. Z tego właśnie powodu proponujemy szybki algorytm heurystyczny oraz algorytm typu „popraw” oparty na metodzie tabu search.
EN
Heuristics algorithms for the single machine total tardiness problem. This paper presents approximations algorithms for the single machine total weighted tardiness problems. The algorithms is based on a tabu search technique with a specific neighborhood definition. Results of testing the algorithms on large number of randomly generated examples are also given and analysed.
2
Content available remote

Stability of scheduling with random processing times on one machine

63%
EN
We consider a strong NP-hard single-machine scheduling problem with deadlines and minimizing the total weight of late jobs on a single machine ($1 || ∑{w_iU_i}$). Processing times are deterministic values or random variables having Erlang distributions. For this problem we study the tolerance to random parameter changes for solutions constructed according to tabu search metaheuristics. We also present a measure (called stability) that allows an evaluation of the algorithm based on its resistance to random parameter changes. Our experiments prove that random model solutions are more stable than the deterministic model ones.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.