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    政大機構典藏 > 商學院 > 資訊管理學系 > 期刊論文 >  Item 140.119/73498


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    題名: A revised discrete particle swarm optimization algorithm for permutation flow-shop scheduling problem
    作者: 陳春龍
    Chen, Chun-Lung;Huang, Shin-Ying;Tzeng, Yeu-Ruey;Chen, Chuen-Lung
    貢獻者: 資管系
    關鍵詞: Permutation flow-shop scheduling problem;Particle swarm optimization;Makespan
    日期: 2013-12
    上傳時間: 2015-02-12 14:19:38 (UTC+8)
    摘要: This research proposes a revised discrete particle swarm optimization (RDPSO) to solve the permutation flow-shop scheduling problem with the objective of minimizing makespan (PFSP-makespan). The candidate problem is one of the most studied NP-complete scheduling problems. RDPSO proposes new particle swarm learning strategies to thoroughly study how to properly apply the global best solution and the personal best solution to guide the search of RDPSO. A new filtered local search is developed to filter the solution regions that have been reviewed and guide the search to new solution regions in order to keep the search from premature convergence. Computational experiments on Taillard’s benchmark problem sets demonstrate that RDPSO significantly outperforms all the existing PSO algorithms.
    關聯: Soft Computing,18(11),2271-2282
    資料類型: article
    DOI: http://dx.doi.org/10.1007/s00500-013-1199-z
    顯示於類別:[資訊管理學系] 期刊論文

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