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Erschienen in:
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2011 | OriginalPaper | Buchkapitel

Multi-Objective Optimization for Dynamic Single-Machine Scheduling

verfasst von : Li Nie, Liang Gao, Peigen Li, Xiaojuan Wang

Erschienen in: Advances in Swarm Intelligence

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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In this paper, a multi-objective evolutionary algorithm based on gene expression programming (MOGEP) is proposed to construct scheduling rules (SRs) for dynamic single-machine scheduling problem (DSMSP) with job release dates. In MOGEP a fitness assignment scheme, diversity maintaining strategy and elitist strategy are incorporated on the basis of original GEP. Results of simulation experiments show that the MOGEP can construct effective SRs which contribute to optimizing multiple scheduling measures simultaneously.

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Metadaten
Titel
Multi-Objective Optimization for Dynamic Single-Machine Scheduling
verfasst von
Li Nie
Liang Gao
Peigen Li
Xiaojuan Wang
Copyright-Jahr
2011
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Buch
Advances in Swarm Intelligence

Print ISBN: 978-3-642-21523-0

Electronic ISBN: 978-3-642-21524-7

Copyright-Jahr: 2011

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-21524-7_1