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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Byung Soo Kim (Pukyong National University) Cheol Min Joo (Dongseo University)
저널정보
대한산업공학회 Industrial Engineering & Management Systems Industrial Engineering & Management Systems 제10권 제4호
발행연도
2011.12
수록면
247 - 254 (8page)

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In this paper, we study a single-machine scheduling problem with deteriorating processing time of jobs and multiple rate-modifying activities which reset deteriorated processing time to the original processing time. In this situation, the objective function is to minimize total completion time. First, we formulate an integer programming model. Since the model is difficult to solve as the size of real problem being very large, we design an improved genetic algorithm called adaptive genetic algorithm (AGA) with spontaneously adjusting crossover and mutation rate depending upon the status of current population. Finally, we conduct some computational experiments to evaluate the performance of AGA with the conventional GAs with various combinations of crossover and mutation rates.

목차

Abstract
1. INTRODUCTION
2. MODEL FORMULATION
3. TWO-PHASE HEURISTIC
4. ADAPTIVE GENETIC ALGORITHM
5. COMPUTATIONAL EXPERIMENTS
6. CONCLUSIONS
REFERENCES

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2013-530-003635623