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A study of schedule robustness for job shop with uncertainty

Autor(es) y otros:
González Rodríguez, InésAutoridad Uniovi; Puente Peinador, JorgeAutoridad Uniovi; Varela Arias, José RamiroAutoridad Uniovi; Rodríguez Vela, María del CaminoAutoridad Uniovi
Fecha de publicación:
2008
Editorial:

Springer

Versión del editor:
http://dx.doi.org/10.1007/978-3-540-88309-8_4
Descripción física:
p. 31-41
Resumen:

We consider a job shop problem with uncertain processing times modelled as triangular fuzzy numbers and propose a methodology to study solution robustness with respect to different perturbations in the durations. This methodology is applied to obtain experimental results for several problem instances, using a hybrid genetic algorithm that minimises the expected makespan. We conclude that taking into account the uncertainty information provided by fuzzy numbers produces proactive solutions, coping well with posterior changes in processing times

We consider a job shop problem with uncertain processing times modelled as triangular fuzzy numbers and propose a methodology to study solution robustness with respect to different perturbations in the durations. This methodology is applied to obtain experimental results for several problem instances, using a hybrid genetic algorithm that minimises the expected makespan. We conclude that taking into account the uncertainty information provided by fuzzy numbers produces proactive solutions, coping well with posterior changes in processing times

Descripción:

11th Ibero-American Conference on AI, Lisbon, Portugal

La publicación final está disponible en Springer vía http://dx.doi.org/10.1007/978-3-540-88309-8_4

URI:
http://hdl.handle.net/10651/31969
ISBN:
978-3-540-88308-1
DOI:
10.1007/978-3-540-88309-8_4
Patrocinado por:

All authors are supported by MEC-FEDER Grant TIN2007-67466-C02-01

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