• English
    • العربية
  • English
  • تسجيل الدخول
  • جامعة قطر
  • مكتبة جامعة قطر
  •  الصفحة الرئيسية
  • الوحدات والمجموعات
  • المساعدة
    • إرسال الأعمال الأكاديمية
    • سياسات الناشر
    • أدلة المستخدم
    • الأسئلة الأكثر تكراراً
  • عن المستودع الرقمي
    • الرؤية والرسالة
عرض التسجيلة 
  •   مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر
  • المستودع الرقمي لجامعة قطر
  • أكاديمية
  • مراكز البحث
  • مركز الكندي لبحوث الحوسبة
  • الشبكات وخدمات البنية التحتية للمعلومات والبيانات
  • عرض التسجيلة
  • مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر
  • المستودع الرقمي لجامعة قطر
  • أكاديمية
  • مراكز البحث
  • مركز الكندي لبحوث الحوسبة
  • الشبكات وخدمات البنية التحتية للمعلومات والبيانات
  • عرض التسجيلة
  •      
  •  
    JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

    A problem-specific knowledge based artificial bee colony algorithm for scheduling distributed permutation flowshop problems with peak power consumption

    عرض / فتح
    اصدار الناشر (بإمكانك الوصول وعرض الوثيقة / التسجيلةمتاح للجميع Icon)
    اصدار الناشر (تحقق من خيارات الوصول)
    تحقق من خيارات الوصول
    S0952197623011958.pdf (3.811Mb)
    التاريخ
    2023
    المؤلف
    Yuan-Zhen, Li
    Gao, Kaizhou
    Meng, Lei-Lei
    Suganthan, Ponnuthurai Nagaratnam
    البيانات الوصفية
    عرض كامل للتسجيلة
    الملخص
    A distributed permutation flowshop scheduling problem (DPFSP) with peak power consumption is addressed in this work. The instantaneous energy consumption of each factory cannot exceed a threshold. First, a mathematical model is developed to describe the concerned problem. Second, an improved artificial bee colony (IABC) algorithm is proposed. Based on problem-specific knowledge, three new solution generation operators, e.g., shift, swap, and speed adjust, are designed for employ bees and onlooker bees. A local search operation is developed to improve the quality of current best-known solution in each iteration. 450 instances are solved to evaluate the performance of IABC via comparing to seven state-of-the-art algorithms. The average relative percentage increase (ARPI) of IABC ranks 1 among all compared algorithms. The results and discussions show that the proposed IABC algorithm has strong competitiveness for solving the DPFSP with peak power consumption. 2023 Elsevier Ltd
    DOI/handle
    http://dx.doi.org/10.1016/j.engappai.2023.107011
    http://hdl.handle.net/10576/62235
    المجموعات
    • الشبكات وخدمات البنية التحتية للمعلومات والبيانات [‎142‎ items ]

    entitlement


    مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر هو مكتبة رقمية تديرها مكتبة جامعة قطر بدعم من إدارة تقنية المعلومات

    اتصل بنا | ارسل ملاحظاتك
    اتصل بنا | ارسل ملاحظاتك | جامعة قطر

     

     

    الصفحة الرئيسية

    أرسل عملك التابع لجامعة قطر

    تصفح

    محتويات مركز المجموعات الرقمية
      الوحدات والمجموعات تاريخ النشر المؤلف العناوين الموضوع النوع اللغة الناشر
    هذه المجموعة
      تاريخ النشر المؤلف العناوين الموضوع النوع اللغة الناشر

    حسابي

    تسجيل الدخول

    إحصائيات

    عرض إحصائيات الاستخدام

    عن المستودع الرقمي

    الرؤية والرسالة

    المساعدة

    إرسال الأعمال الأكاديميةسياسات الناشرأدلة المستخدمالأسئلة الأكثر تكراراً

    مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر هو مكتبة رقمية تديرها مكتبة جامعة قطر بدعم من إدارة تقنية المعلومات

    اتصل بنا | ارسل ملاحظاتك
    اتصل بنا | ارسل ملاحظاتك | جامعة قطر

     

     

    Video