research centers


Search results: Found 11

Listing 1 - 10 of 11 << page
of 2
>>
Sort by

Article
Local search methods for a single machine scheduling problem
طرق البحث المحلية لمشكلة جدولة آلة واحدة

Authors: Khalid H. AL- Jourany خالد ه. الجوراني --- Adawiyah A. Mahmood عدوية أ. محمود
Journal: Journal of Research Diyala humanity مجلة ديالى للبحوث الانسانية ISSN: 1998104x Year: 2009 Issue: 36 Pages: 242-248
Publisher: Diyala University جامعة ديالى

Loading...
Loading...
Abstract

The problem of scheduling jobs on a single machine to minimize the weighted sum of squares completion time is considered .Al-Salihi used a branch and bound method to minimize the weighted sum of squares completion time. In this research we discuss and apply some known local search methods , namely the adjacent pairwise interchange method (APIM) and descent method (DM) . The performance of local search methods can be tested on large class of test problems.

في هذا البحث نتناول مسألة جدولة نتاجات على ماكنة واحدة لتصغير دالة الهدف وهي المجموع الوزني لمربعات وقت الاتمام (The weighted sum of squares completiom time). درست هذه المسألة من قبل Al-Salihi حيث استعمل طريقة التقيد والتفرع ( Branch and bound method). في هذه البحث نناقش ونطبق بعض طرائق تقريبات البحث المحلي ( Local search methods) المعروفة وهي( APIM) ( Adjacent pairwise interchange method) و ( DM ) ( Descent method) . يمكن تطبيق طرائق البحث المحلي على عدد كبير من مسائل الاختبار.


Article
An Improved Technique Based on Firefly Algorithm to Estimate the Parameters of the Photovoltaic Model

Author: Issa Ahmed Abed
Journal: Iraqi Journal for Electrical And Electronic Engineering المجلة العراقية للهندسة الكهربائية والالكترونية ISSN: 18145892 Year: 2016 Volume: 12 Issue: 2 Pages: 137-145
Publisher: Basrah University جامعة البصرة

Loading...
Loading...
Abstract

This paper present a method to enhance the firefly algorithm by coupling with a local search. The constructed technique is applied to identify the solar parameters model where the method has been proved its ability to obtain the photovoltaic parameters model. Standard firefly algorithm (FA), electromagnetism-like (EM) algorithm, and electromagnetism-like without local (EMW) search algorithm all are compared with the suggested method to test its capability to solve this model.


Article
Solving Four Cost Multi-Objective Scheduling Problem Simultaneously
حل أربعة دوال في مسألة جدولة متعددة الأهداف سويتا

Authors: Tariq S . Abdul – Razaq --- Hafed M . Motair2
Journal: journal of kerbala university مجلة جامعة كربلاء ISSN: 18130410 Year: 2018 Volume: 16 Issue: 1 Pages: 77-88
Publisher: Kerbala University جامعة كربلاء

Loading...
Loading...
Abstract

In this paper, we consider single machine scheduling problem (P) to minimize four cost functions, total completion times, total tardiness, maximum tardiness, and maximum earliness. The minimization besed on two types, in the first one we study some special cases including lexigraphical minimization of problem (P). In the second type we minimize four cost functions simultaneously and propose CTTE algorithm ( total completion time, total tardiness, maximum tardiness and maximum earliness) to find the set of "non-dominated solutions" of problem (P), also improve this algorithm by using intensification procedure (IMCTTE) (Imoroved CTTE). Also we propose MOVNS (Multiobjective variable neighborhood search) algorithm based on the variable neighborhood and Intensification Procedure ideas .We compare the proposed algorithms with NSGA2 algorithm. The performance of the proposed algorithms is evaluated on a large set of test problems and the results are compared. The compu- tational results show that IMCTTE algorithm is more efficient than CTTE algorithm in both, number of "non-dominated solutions" and the controbution of "non-dominated solutions" that belong to reference set. Also we find that MOVNS algorithm give better performance than CTTE and IMCTTE algorithms for all problem instancs, and better than NSGA2 specially for small size problems .

تم في البحث دراسة مسأله الجدولة لماكنة واحدة (P) لتصغير أربعة دوال: مجموع زمن إتمام النتاجات , مجموع أزمان التبكير, أكبر زمن تبكير, وأكبر زمن تأخير. تم تناول نوعين من مسائل التصغير: الأول التصغير حسب الأهمية(lexigraphical) والثاني تصغير الدوال سويتا (simultaneously). اقترحنا خوارزميه (CTTE) ثم تحسينها بخوارزمية (IMCTTE). وتم في البحث اقتراح خوارزميه البحث المحلي متعددة الأهداف (MOVNS) ومقارنه جميع الخوارزميات المقترحه مع الخوارزمية الجينية متعددة الأهداف (NSGA2). أداء الخوارزميات المقترحة تم اختباره مع مجموعه واسعه من مسائل الاختبار وبمقارنة النتائج ظهر أداء خوارزمية (IMCTTE) أفضل من خوارزمية (CTTE) وذلك حسب معياري المقارنة, وكذلك وجدنا أن أداء خوارزمية (MOVNS) أفضل من الخوارزميات المقترحة (CTTE, IMCTTE) في جميع المسائل المدروسة, وأنها أفضل من خوارزمية (NSGA2) عندما n صغيرة.


Article
Solving Composite Multi objective Single Machine Scheduling Problem Using Branch and Bound and Local Search Algorithms

Author: Tariq S. Abdul – Razaq1
Journal: Al-Mustansiriyah Journal of Science مجلة علوم المستنصرية ISSN: 1814635X Year: 2017 Volume: 28 Issue: 3 Pages: 200-208
Publisher: Al-Mustansyriah University الجامعة المستنصرية

Loading...
Loading...
Abstract

This paper present algorithm for solving a single machine scheduling problem to minimize the sum of total completion times, total tardiness, maximum tardiness, and maximum earliness. The single machine total tardiness problem is already NP-hard, so they consider problem is strongly NP-hard, and several algorithms are used to solve it. Branch and bound algorithm with dominance rule and local search algorithms are proposed for the problem. For the Branch and bound algorithm results- show that using dominance rule improve the performance of the algorithm in both computation times and optimal values, but it needs longer times. Thus we tackle the problem of large sizes with local search algorithms descent method, simulated annealing and tabu search. The performance of these algorithms is evaluated on a large set of test problems and the results are compared. The computational results show that simulated annealing algorithm and Tabu search algorithm are better than descent method with preference to simulated annealing algorithm, and show that the three algorithms find optimal or near optimal solutions in reasonable times.


Article
MULTIPLE OBJECTIVE FUNCTION ON A SINGLE MACHINE SCHEDULING PROBLEM
دالة هدف مركبة في مسالة جدولة الماكنة الواحدة

Loading...
Loading...
Abstract

We consider a single machine scheduling problem to minimize a multiple objective function; sum of earliness, tardiness and completion time. As this problem is complete NP-hard we propose a branch and bound algorithm to obtain an optimal solution. The implementation of optimizing algorithms dose seen to be promising but it need longer time. Thus we tackle the problem with local search methods: descent method, simulated annealing and threshold acceptance. The performance of these heuristic methods is evaluated on a large set of test problems, and the results are also compared with these obtained by genetic algorithm and hybrid method which is combining the simulated annealing with the genetic algorithm. The best results are obtained with the hybrid method. We solved the problem optimality with up to 35 jobs and approximately with up to 150000 jobs.

الخلاصـــة في هذا البحث درسنا مسالة جدولة الماكنة الواحدة لتصغير دالة هدف مركبة "مجموع التبكير والتـأخيرالاسالب وزمن إتمام النتاجات على الماكنه الواحده" . أن هذه المسألة من نوع NP-hard لذا اقترحنا طريقة التفرع والتقيد لايجاد الحل الامثل علماً ان الحل الأمثل يتطلب وقت أطول. وقد استخدمنا طرق البحث المحلي لايجاد الحلول التقريبية حسبت النتائج لهذه الطرق وقورنت النتائج مع الحل الامثل وكذالك مع الخوارزمية الجينية وطريقة التهجين المقترحه التي هجنا فيها simulated annealing مع الخوارزمية الجينية. افضل النتائج اعطتها طريقة التهجين. وجدنا الحل امثليا للمسألة لغاية 35 نتاج. وتقريبياً لغاية 150000 نتاج.


Article
Using local search methods To solve two machine flow shop scheduling Problem

Author: Waffa Abdul-Abbas
Journal: Univesity of Thi-Qar Journal مجلة جامعة ذي قار العلمية ISSN: 66291818 Year: 2008 Volume: 4 Issue: 2 Pages: 1-13
Publisher: Thi-Qar University جامعة ذي قار


Article
Using local search methods To solve two machine flow shop scheduling Problem

Author: Waffa Abdul-Abbas
Journal: Univesity of Thi-Qar Journal مجلة جامعة ذي قار العلمية ISSN: 66291818 Year: 2008 Volume: 4 Issue: 3 Pages: 1-13
Publisher: Thi-Qar University جامعة ذي قار


Article
Approximation Solutions For Multicriteria Scheduling Problems
حلول تقريبية لمسائل جدولة متعددة المقاييس

Author: Adawiyah A. Mahmood Al-Nuaimy عدوية علي محمود النعيمي
Journal: Al-Rafidain University College For Sciences مجلة كلية الرافدين الجامعة للعلوم ISSN: 16816870 Year: 2014 Issue: 34 Pages: 161-179
Publisher: Rafidain University College كلية الرافدين الجامعة

Loading...
Loading...
Abstract

This paper presents local search algorithms for finding approximation solutions of the multicriteria scheduling problems within the single machine context, where the first problem is the sum of maximum tardiness and maximum late work and the second problem is the sum of total late work and maximum late work. Late work criterion estimates the quality of a schedule based on durations of late parts of jobs. Local search algorithms (descent method (DM), simulated annealing (SA) and genetic algorithm (GA))are implemented. Based on results of computational experiments, conclusions are formulated on the efficiency of the local search algorithms.

ان هذا البحث يقدم خوارزميات بحث محلية لإيجاد حلول تقريبية لمسائل جدولة متعددة المقاييس على ماكنة واحدة حيث المسألة الأولى هي المجموع لأعظم تأخير لاسالب واعظم تأخير لوحدات عمل متأخر والمسألة الثانية هي المجموع لوحدات عمل متأخر كلي واعظم تأخير لوحدات عمل متأخر. مقياس العمل المتأخر يخمن كفاءة الجدول بالاعتماد على فترات زمنية للأجزاء المتأخرة للأعمال . اقترحت خوارزميات البحث المحلية وهي طريقة النزول ، طريقة تقوية المحاكاة والخوارزمية الجينية . بالاعتماد على نتائج التجارب الحسابية تم صياغة استنتاجات حول كفاءة خوارزميات البحث المحلية.


Article
Local Search Algorithms for Multiobjective Scheduling Problem
خوارزميات بحث محلية لمسألة جدولة متعددة الأهداف

Author: Adawiya A. Mahmood Al-Nuaimi عدوية علي محمود النعيمي
Journal: Al-Rafidain University College For Sciences مجلة كلية الرافدين الجامعة للعلوم ISSN: 16816870 Year: 2015 Issue: 36 Pages: 201-217
Publisher: Rafidain University College كلية الرافدين الجامعة

Loading...
Loading...
Abstract

This paper presents local search algorithms for finding approximation solutions of the multiobjective scheduling problem within the single machine context, where the problem is the sum of the three objectives total completion time, maximum tardiness and maximum late work. Late work criterion estimates the quality of a schedule based on durations of late parts of jobs. Local search algorithms descent method (DM), simulated annealing (SA) and genetic algorithm (GA) are implemented. Based on results of computational experiments, conclusions are formulated on the efficiency of the local search algorithms.

ان هذا البحث يقدم خوارزميات بحث محلية لإيجاد حلول تقريبية لمسألة جدولة متعددة الأهداف على ماكنة واحدة حيث المسألة هي المجموع للأهداف الثلاثة مجموع أوقات الإتمام الكلي ، أعظم تأخير لاسالب وأعظم تأخير لوحدات عمل متأخر .مقياس العمل المتأخر يخمن كفاءة الجدولة بالاعتماد على فترات زمنية للأجزاء المتأخرة للأعمال . أقترحت خوارزميات البحث المحلية وهي طريقة النزول ، طريقة تقوية المحاكاة والخوارزمية الجينية . بالاعتماد على نتائج التجارب الحسابية تم صياغة استنتاجات حول كفاءة خوارزميات البحث المحلية.


Article
Proposed combinatorial algorithms for solving Quadratic Assignment problem
خوارزمية توافقية مقترحه لحل مسائل التخصيص التربيعية

Authors: Abdul Munaam Kadhem Hammadi عبد المنعم كاظم حمادي --- Hassan A.AlSattar Ibrahim حسن عبد الستار ابراهيم
Journal: Diyala Journal For Pure Science مجلة ديالى للعلوم الصرفة ISSN: 83732222 25189255 Year: 2016 Volume: 12 Issue: 3 - part 1 Pages: 1-12
Publisher: Diyala University جامعة ديالى

Loading...
Loading...
Abstract

This research includes construction of combinatorial algorithms for solving the Problem, used Harmony Search algorithm in this research but added the improvement Procedures to increase the Performance of algorithm and speed up access to the optimal solution of the problem, The algorithm consists of two phases, the first phase will improve all the existing solutions in the Harmony Memory use some improvement measures is the property of Crossover existing solutions in the Harmony. Memory use some improvement measures is the property of Crossover used in genetic algorithm and also guided search to reduce the objective function, the second phase will depend on the Procedures of the Harmony search algorithm (HS) but using a new Improvise, The algorithm has proven its efficiency in solving the problem is resolved (15) standard problem from the special library of Quadratic Assignment Problem (QAPLIB), and compare the results with the local search algorithm (LS), Tabu search (TS), Simulated annealing (SA) after solving each problem (25) times and record the results of the algorithm shown open her with total access to the optimal solution (282) of the total (375) repetition of the test as the total reached the local search algorithm (2) Simulated annealing algorithm (117) and Tabu search algorithm is (174).

تضمن هذا البحث الاستفادة من خوارزمية توافقية لحل مسألة التخصيص التربيعية ( Quadratic Assignment problem ) , استعملت خوارزمية البحث المتناغم (Harmony Search) في هذا البحث ولكن بأضافة اجراءات تحسينية لزيادة أدى الخوارزمية وتسريع الوصول الى الحل الامثل للمسألة , الخوارزمية تتكون من مرحلتين المرحلة الاولى تقوم بتحسين جميع الحلول الموجودة في الذاكرة الايقاعية او ذاكرة التناغم (Harmony Memory) بأستعمال بعض الاجراءات المستعملة في الخوارزمية الجينية وهي خاصية التعابر (Crossover) وايضا خاصية البحث الموجة التحسينية في تقليل دالة الهدف,اما المرحلة الثانية فتعتمد على اجراءات خوارزمية البحث المتناغم (HS) ولكن بأستعمال صيغة ارتجال (Improvise) جديدة , الخوارزمية اثبتت كفأتها في حل المسألة وذلك بعد حل (15) مسألة قياسية مأخوذه من المكتبة الخاصة بمسألة التخصيص التربيعية (QAPLIB) ومقارنة النتائج مع خوارزمية البحث المحلي (Local Search) وخوارزمية محاكاة التلدين (Simulated Annealing) وخوارزمية البحث المحرم (Tabu Search) بعد تكرار حل كل مسألة (25) مرة وتسجيل النتائج الخوارزمية اظهرت تفقوها اذ كان عدد مرات وصولها الى الحل الامثل (282) مرة من مجموع (375) تكرار للتجربة بينما كان عدد مرات وصل خوارزمية البحث المحلي (2) اما خوارزمية محاكاة التلدين (117) وخوارزمية البحث المحرم (174).

Listing 1 - 10 of 11 << page
of 2
>>
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (11)


Language

English (10)

Arabic (1)


Year
From To Submit

2018 (2)

2017 (1)

2016 (2)

2015 (1)

2014 (1)

More...