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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2025.2
- 수록면
- 1 - 10 (10page)
- DOI
- 10.7232/JKIIE.2025.51.1.001
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This paper introduces a novel evolutionary algorithm for the Job Shop Scheduling Problem (JSSP) using Genetic Algorithm (GA). The methodology incorporates a new fitness function that aligns with the intrinsic nature of JSSP, improving search efficiency for makespan optimization. The study proposes three enhancement methods for GA, based on analyzing Machine Input Order (MIO) Score derived from Machine-Job Sequence (MJS) and Machine-Operation Sequence (MOS). These methods intuitively leverage JSSP's structure, initiating searches from near-optimal solutions regardless of problem size. This approach is expected to significantly improve GA's efficiency, especially for larger problems.
목차
1. Introduction
2. Job Shop Scheduling Problem
3. GA for JSSP
4. GA with MIO Score
5. Experimental Result
6. Conclusion
References
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