Article

Article title HYBRID GENETIC ALGORITHM OF THE DECISION OF PROBLEMS OF OPERATIVE INDUSTRIAL PLANNING
Authors L.A. Gladkov
Section SECTION I. EVOLUTIONARY MODELLING, GENETIC AND BIONIC ALGORITHMS
Month, Year 07, 2012 @en
Index UDC 519.712.2
DOI
Abstract In work the actual problem of operational planning of production is considered. The basic criteria and the heuristic rules applied at operational planning are listed. In article the new hybrid method of the decision of a problem of the planning, based on use of genetic algorithms and model of the fuzzy logic controller is offered. The description of rules used by the logic controller, structures of the offered algorithm is resulted. The short description of the spent computing experiments confirming efficiency of the offered method is presented.

Download PDF

Keywords Time schedule of production; operational planning; evolutionary calculations; indistinct genetic algorithms; the indistinct logic controller.
References 1. Лазарев А.А. Теория расписаний: задачи и алгоритмы. – М.: Изд-во МГУ, 2011.
2. Высочин С.В. Принципы построения систем для расчета производственных расписаний. // САПР и графика. – 2008. – № 9. – C. 57-59.
3. Leung J.Y.T. Handbook of Scheduling. // Boca Raton, Florida: Chapman & Hall/CRC, 2004.
4. Танаев В.С. Введение в теорию расписаний. – М.: Наука, 1975.
5. Cohoon J.P., Karro J., Lienig J. Evolutionary Algorithms for the Physical Design of VLSI Circuits. Advances in Evolutionary Computing: Theory and Applications, Ghosh, A., Tsutsui, S. (eds.) Springer Verlag, London, 2003. – P. 683-712.
6. Курейчик В.М., Курейчик В.В., Родзин С.И. Концепция эволюционных вычислений, инспирированных природными системами // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2009. - № 4 (93). – C. 16-25.
7. Кныш Д.С., Курейчик В.М. Параллельные генетические алгоритмы: Проблемы, обзор и состояние // Известия РАН. Теория и системы управления. 2010. – № 4. – С. 72-82.
8. Курейчик В.М. Модифицированные генетические операторы // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2009. – № 12 (101). – C. 7-15.
9. Гладков Л.А. Интегрированный алгоритм решения задач размещения и трассировки на основе нечетких генетических методов // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2011. – № 7 (120). – С. 22-30.
10. Гладков Л.А., Гладкова Н.В. Новые подходы к построению систем анализа и извлечения знаний на основе гибридных методов // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2010.
– № 7 (108). – С. 146-153.
11. Гладков Л.А., Гладкова Н.В. Особенности использования нечетких генетических алгоритмов для решения задач оптимизации и управления // Известия ЮФУ. Технические
науки. – 2009. № 4 (93). – C. 130-136.

Comments are closed.