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Erschienen in:
A Comparison of Particle Swarm Optimization Algorithms Based on Run-Length Distributions Kapitel lesen Erstes Kapitel lesen

2006 | OriginalPaper | Buchkapitel

Solving a Bi-objective Flowshop Scheduling Problem by Pareto-Ant Colony Optimization

verfasst von : Joseph M. Pasia, Richard F. Hartl, Karl F. Doerner

Erschienen in: Ant Colony Optimization and Swarm Intelligence

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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In this paper we investigate the performance of pareto ant colony optimization (PACO) in solving a bi-objective permutation flowshop problem. We hybridize this technique by incorporating path relinking (PR) in four different ways. Several test instances are used to test the effectiveness of the different approaches. Computational results show that hybridizing PACO with PR improves the performance of PACO. The hybrid algorithms also show competitive results compared to other state of the art metaheuristics.

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Metadaten
Titel
Solving a Bi-objective Flowshop Scheduling Problem by Pareto-Ant Colony Optimization
verfasst von
Joseph M. Pasia
Richard F. Hartl
Karl F. Doerner
Copyright-Jahr
2006
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Buch
Ant Colony Optimization and Swarm Intelligence

Print ISBN: 978-3-540-38482-3

Electronic ISBN: 978-3-540-38483-0

Copyright-Jahr: 2006

DOI
https://doi.org/10.1007/11839088_26