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
Dostęp do pełnego tekstu na zewnętrznej witrynie WWW
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.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.