混合算法(GA+TS)求解作业车间调度问题(JSP)-禁忌搜索部分
Tabu3-基于甘特图的JSP N1邻域
前面的tabu2是一种FJSP的邻域结构,搜索的是插入不同机器的解空间。如果不插入不同机器呢?
很显然,问题转化为JSP。
因此,小编在咨询了一些专业人士后,打算尝试加入JSP的tabu search。
JSP的tabu邻域比FJSP多一些,比较知名的有N1,N4,N5,N6等邻域(参考:A tabu search algorithm with a new neighborhood structure for the job shop scheduling problem)。小编目前简单实现了N1的邻域,通过类似甘特图的形式作为解的结构。
在介绍N1之前还要提到一个critical block的概念。在critical path中,如果有若干个连续的工序是在同一机器上加工的,则称其为一个critical block。很多tabu邻域都是在critical block内进行操作,包括这里说的N1。
N1的邻域为:在所有critical block内,交换两个相邻工序在机器上的加工位置。
由于甘特图的形式表示解没有图的性质,因此计算makespan、更新starting time的方法和析取图中又有所不同。简单来说,需要像GA中查找空闲时间区间一样不断插入,然后更新时间。
简单实现后说下小编实现+测试后的结论:时间上勉强可以接受,不至于跑不出来;但是解的质量不够理想。但至少说明嵌入个体是可行的。
这里提供一个进一步改进的思路:将第三部分的JSP的tabu邻域和第二部分的k-insertion结合起来,因为我做第三部分的时候没有写成析取图,所以这部分没有做。结合之后还要将第二部分进一步改进,至少时间上要缩短,再嵌入到个体中。
Tabu部分大致就介绍到这里,剩下还会有一篇具体讲解小编实现的代码。讲解有些地方不够详细,要具体研究的小伙伴还是推荐好好研读论文。
参考
[1]Li, Xinyu , and L. Gao . "An effective hybrid genetic algorithm and tabu search for flexible job shop scheduling problem." International Journal of Production Economics 174.Apr.(2016):93-110.
[2]Zhang, Chao Yong , P. G. Li , and Y. R. Zailin Guan . "A tabu search algorithm with a new neighborhood structure for the job shop scheduling problem." Computers & Operations Research 34.11(2007):3229-3242.
[3]Mastrolilli, Monaldo , and L. M. Gambardella . "Effective Neighbourhood Functions for the Flexible Job Shop Problem." Journal of Scheduling 3.1(2015):3-20.
[4]Zhang, Guohui , L. Gao , and Y. Shi . "An effective genetic algorithm for the flexible job-shop scheduling problem." Expert Systems with Applications 38.4(2011):3563-3573.
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