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Improved gray wolf optimizer for distributed flexible job shop scheduling problem

Science China(Technological Sciences) 2022年第9期65卷 2105-2115页

作者： LI XinYu XIE Jin MA QingJi GAO Liang LI PeiGen State Key Laboratory of Digital Manufacturing Equipment and Technology Huazhong University of Science and TechnologyWuhan 430074China

The distributed flexible job shop scheduling problem(DFJSP),which is an extension of the flexible job shop scheduling problem,is a famous NP-complete combinatorial optimization *** problem is widespread in the manufacturing industries and comprises the following three subproblems:the assignment of jobs to factories,the scheduling of operations to machines,and the sequence of operations on ***,studies on DFJSP are seldom because of its *** paper proposes an effective improved gray wolf optimizer(IGWO)to solve the aforementioned *** this algorithm,new encoding and decoding schemes are designed to represent the three subproblems and transform the encoding into a feasible schedule,*** crossover operators are developed to expand the search space.A local search strategy with the concept of a critical factory is also proposed to improve the exploitability of *** schedules can be obtained by changing factory assignments and operation sequences in the critical *** proposed IGWO algorithm is evaluated on 69 famous benchmark instances and compared with six state-of-the-art algorithms to demonstrate its efficacy considering solution quality and computational *** results show that the proposed algorithm has achieved good ***,the proposed IGWO updates the new upper bounds of 13 difficult benchmark instances.

关键词： distributed and flexible job shop scheduling gray wolf optimizer critical factory

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