A genetic programming learning approach to generate dispatching rules for flexible shop scheduling problems

This paper deals with a Genetic Programming (GP) approach for solving flexible shop scheduling problems. The adopted approach aims to generate priority rules in the form of an expression tree for dispatching jobs. Therefore, in a list-scheduling algorithm, the available jobs can be ranked using the...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	International journal of production economics Ročník 243; s. 108342
Hlavní autoři:	Braune, Roland, Benda, Frank, Doerner, Karl F., Hartl, Richard F.
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Elsevier B.V 01.01.2022
Témata:	Flexible shop scheduling Genetic programming Iterative dispatching rule Machine learning Multi-tree representation Multi-tree representation Flexible shop scheduling Iterative dispatching rule Genetic programming Machine learning
ISSN:	0925-5273, 1873-7579
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!