А.С. БОНДАРЕНКО, И.В. КОЗИН. Отыскание множеств альтернатив многокритериальной задачи теории расписаний при помощи эволюционного алгоритма.
УДК 519.8
А.С. БОНДАРЕНКО, И.В. КОЗИН. Отыскание множеств альтернатив многокритериальной задачи теории расписаний при помощи эволюционного алгоритма (русский) // Динамические системы, 2010. — Вып 28. — С. 153–161.
Рассматривается -трудная двухкритериальная задача о выполнении работ на параллельных идентичных машинах. В качестве критериев берутся критерий числа машин и критерий длины расписания. Предложен гибридный метод поиска оптимального решения для данной задачи. Получены теоретические оценки области применимости предложенного метода. Проведено сравнение характеристик этого метода с аналогичными характеристиками метода случайного поиска.
Ключевые слова: многокритериальная оптимизация, теория расписаний, эволюционный алгоритм.
Табл. 1. Библиогр. 24 назв.
УДК 519.8
О.С. БОНДАРЕНКО, I.В. КОЗIН. Знаходження множин альтернатив багатокритерiальної задачi теорiї розкладiв за допомогою еволюцiйного алгоритму (росiйська) // Динамические системы, 2010. — Вип 28. — С. 153–161.
Розглядається -важка двокритерiальна задача про виконання робiт на паралельних iдентичних машинах. У якостi критерiїв беруться критерiй числа машин та критерiй довжини розкладу. Запропоновано гiбридний метод пошуку оптимального розв’язку для даної задачi. Отриманi теоретичнi оцiнки областi застосуваностi запропонованого методу. Проведено порiвняння характеристик цього методу з аналогiчними характеристиками методу випадкового пошуку.
Ключовi слова: багатокритерiальна оптимiзацiя, теорiя розкладiв, еволюцiйний алгоритм.
Табл. 1. Бiблiогр. 24 назв.
MSC 2010: 68W20
O.S. BONDARENKO, I.V. KOZIN. Finding sets of alternatives for a multicriteria scheduling problem by an evolutionary algorithm (Russian). Din. Sist., Simferopol’ 28, 153–161 (2010).
-hard bicriteria problem of job processing on parallel identical machines is tackled. As criteria machines’ number and the makespan are taken. A hybrid method of optimal solution search for the considered problem is proposed. Theoretical estimates of applicability area for the proposed method are obtained. The comparison test of this method with the random search one is conducted.
Keywords: multicriteria optimization, scheduling, evolutionary algorithm.
Tbl. 1. Ref. 24.