An Efficient Hybrid Algorithm for Solving Multi Objective Linear Programming Model for Single Machine Problems

Message:
Abstract:
Due to the fact that the determination of an efficient scheduling solution in the sequence of single machine operation for multiple objective programming is important, especially in production planning, we are considering a single machine sequencing problem with minimizing the number of the tasks with lateness and weighted tardiness. In this article, the application of new optimization methods in sequencing problem and scheduling are in order. We propose the mathematical model for the problem under consideration first and then by introducing simulated annealing and genetic algorithm, as solution approaches, we test their efficiency for solving the proposed problem. At the end, to increase the efficiency of the proposed model a hybrid/meta-heuristic algorithm based upon the genetic algorithm is proposed. This method identifies a collection of efficient sequencing tools for objectives minimization.
Language:
Persian
Published:
International Journal of Industrial Engineering & Production Management, Volume:24 Issue: 1, 2013
Pages:
1 to 12
magiran.com/p1135767  
دانلود و مطالعه متن این مقاله با یکی از روشهای زیر امکان پذیر است:
اشتراک شخصی
با عضویت و پرداخت آنلاین حق اشتراک یک‌ساله به مبلغ 1,390,000ريال می‌توانید 70 عنوان مطلب دانلود کنید!
اشتراک سازمانی
به کتابخانه دانشگاه یا محل کار خود پیشنهاد کنید تا اشتراک سازمانی این پایگاه را برای دسترسی نامحدود همه کاربران به متن مطالب تهیه نمایند!
توجه!
  • حق عضویت دریافتی صرف حمایت از نشریات عضو و نگهداری، تکمیل و توسعه مگیران می‌شود.
  • پرداخت حق اشتراک و دانلود مقالات اجازه بازنشر آن در سایر رسانه‌های چاپی و دیجیتال را به کاربر نمی‌دهد.
دسترسی سراسری کاربران دانشگاه پیام نور!
اعضای هیئت علمی و دانشجویان دانشگاه پیام نور در سراسر کشور، در صورت ثبت نام با ایمیل دانشگاهی، تا پایان فروردین ماه 1403 به مقالات سایت دسترسی خواهند داشت!
In order to view content subscription is required

Personal subscription
Subscribe magiran.com for 70 € euros via PayPal and download 70 articles during a year.
Organization subscription
Please contact us to subscribe your university or library for unlimited access!