Luận án tiến sĩ thuật toán và các bài toán lịch biểu luận án ts công nghệ thông

Luận án tiến sĩ nghiên cứu thuật toán tối ưu hóa lịch biểu cho bài toán lập kế hoạch phức tạp.

Chuyên ngành

Khoa học máy tính

Tác giả

Luan An

Thể loại

Luận án tiến sĩ

Năm xuất bản

Số trang

156

Thời gian đọc

24 phút

Lượt xem

0

Lượt tải

0

Phí lưu trữ

50 Point

Tóm tắt nội dung

I. Tổng quan thuật toán di truyền bài toán lập lịch

Luận án trình bày một cái nhìn tổng thể về thuật toán di truyền (GA) và các bài toán lập lịch biểu, đặc biệt là bài toán lập lịch Job Shop (JSP). Phần này giới thiệu các khái niệm cơ bản, đặt nền móng cho việc hiểu sâu hơn về các phương pháp và thuật toán được đề xuất. Thuật toán di truyền được mô tả chi tiết từ cấu trúc đến cơ chế hoạt động, bao gồm các toán tử di truyền như chọn lọc, lai ghép và đột biến. Việc hiểu rõ cách GA vận hành là cần thiết để đánh giá các đóng góp của luận án. Các lớp bài toán tính toán P, NP, NPC và NP-hard cũng được phân tích. Điều này giúp làm nổi bật độ phức tạp của JSP và lý do cần các tiếp cận gần đúng. JSP, một bài toán tối ưu tổ hợp phức tạp, được giới thiệu cùng các thách thức và các tiếp cận giải quyết truyền thống. Các tồn tại của phương pháp hiện có là động lực để phát triển các giải pháp mới hiệu quả hơn.

1.1. Khái niệm thuật toán di truyền cổ điển

Thuật toán di truyền (GA) là phương pháp tối ưu hóa dựa trên cơ chế tiến hóa tự nhiên. GA vận hành thông qua các giai đoạn chọn lọc, lai ghép và đột biến. Mô hình này giả lập quá trình tiến hóa để tìm kiếm lời giải tối ưu cho các bài toán phức tạp. Các bước cơ bản bao gồm khởi tạo quần thể ban đầu, đánh giá độ thích nghi của từng cá thể, sau đó áp dụng các toán tử di truyền để tạo ra thế hệ mới. Mục tiêu là cải thiện dần chất lượng lời giải qua các thế hệ. GA được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, đặc biệt là các bài toán tối ưu tổ hợp. Nghiên cứu này sử dụng GA làm nền tảng chính để phát triển các phương pháp giải quyết bài toán lập lịch biểu.

1.2. Phân loại bài toán P NP và NP hard

Việc phân loại độ phức tạp của bài toán là quan trọng trong khoa học máy tính. Các lớp bài toán P bao gồm những bài toán có thể giải được trong thời gian đa thức. Các bài toán NP có lời giải có thể kiểm tra được trong thời gian đa thức. Bài toán NP-complete (NPC) là tập hợp con của NP, được coi là khó nhất trong NP. Bài toán NP-hard là những bài toán khó ít nhất bằng bài toán trong NPC. Bài toán lập lịch Job Shop thuộc lớp NP-hard. Điều này có nghĩa là không tồn tại thuật toán chính xác hiệu quả trong mọi trường hợp cho bài toán này. Vì vậy, các phương pháp heuristic và meta-heuristic, như thuật toán di truyền, trở thành lựa chọn phù hợp để tìm kiếm lời giải gần tối ưu.

1.3. Tổng quan bài toán lập lịch Job Shop

Bài toán lập lịch Job Shop (JSP) là một trong những bài toán tối ưu tổ hợp khó khăn nhất. JSP liên quan đến việc sắp xếp các công việc qua một tập hợp các máy, mỗi công việc có một chuỗi các thao tác đã định trước trên các máy khác nhau. Mục tiêu chính thường là tối thiểu hóa thời gian hoàn thành tổng thể (makespan). Các tiếp cận chính xác như Branch and Bound chỉ khả thi với các bài toán có kích thước nhỏ. Với bài toán lớn hơn, các tiếp cận gần đúng như Simulated Annealing, Tabu Search, và đặc biệt là thuật toán di truyền, đã chứng tỏ hiệu quả. Luận án đánh giá chung về các tiếp cận này, nêu bật những hạn chế hiện có và đề xuất hướng cải thiện thông qua thuật toán di truyền lai.

II. Giải quyết các bài toán con trong lập lịch biểu

Nghiên cứu mở rộng việc áp dụng thuật toán di truyền để giải quyết các bài toán con quan trọng trong lập lịch biểu, cụ thể là bài toán lập lịch Flow Shop hoán vị (PFSP) và bài toán lập lịch Flow Shop tổng quát (FSP). Các bài toán này là nền tảng cho việc hiểu và giải quyết JSP phức tạp hơn. Đối với PFSP, luận án trình bày mô tả chi tiết, cách tính thời gian hoàn thành và thuật toán Johnson cho các trường hợp đặc biệt. Sau đó, một thuật toán di truyền mã hóa tự nhiên được phát triển cho PFSP tổng quát. Tương tự, FSP được mô tả rõ ràng, nhấn mạnh sự khác biệt so với PFSP. Một thuật toán di truyền mã hóa tự nhiên riêng cũng được đề xuất cho FSP. Các kết quả thử nghiệm cho cả hai bài toán con này được trình bày, chứng minh hiệu quả của các phương pháp dựa trên di truyền. Việc giải quyết các bài toán con này cung cấp những hiểu biết quan trọng và các kỹ thuật có thể được điều chỉnh cho JSP.

2.1. Bài toán lập lịch Flow Shop hoán vị

Bài toán lập lịch Flow Shop hoán vị (PFSP) là một trường hợp đặc biệt của FSP. Trong PFSP, tất cả các công việc phải đi qua các máy theo cùng một thứ tự. Mục tiêu là tối thiểu hóa thời gian hoàn thành tổng thể. Luận án mô tả chi tiết bài toán và cách tính makespan trong một lịch biểu hoán vị. Thuật toán Johnson được giới thiệu như một giải pháp tối ưu cho PFSP với 2 hoặc 3 máy. Tuy nhiên, với số lượng máy và công việc lớn hơn, cần các phương pháp heuristic. Một thuật toán di truyền mã hóa tự nhiên được đề xuất cho PFSP tổng quát, cho phép tìm kiếm lời giải hiệu quả trong không gian lời giải lớn. Các kết quả thử nghiệm khẳng định khả năng của thuật toán di truyền trong việc giải quyết PFSP.

2.2. Bài toán lập lịch Flow Shop tổng quát

Bài toán lập lịch Flow Shop (FSP) tổng quát là một dạng lập lịch phức tạp hơn PFSP. Trong FSP, thứ tự các công việc trên mỗi máy có thể khác nhau, miễn là đảm bảo thứ tự các thao tác của một công việc trên các máy. Điều này làm tăng độ phức tạp của không gian tìm kiếm. Tương tự PFSP, mục tiêu chính là tối thiểu hóa makespan. Luận án đề xuất một thuật toán di truyền mã hóa tự nhiên được thiết kế riêng cho FSP tổng quát. Thuật toán này sử dụng các kỹ thuật mã hóa và toán tử di truyền phù hợp với cấu trúc bài toán FSP. Các kết quả thử nghiệm được thực hiện trên các bộ dữ liệu chuẩn, chứng minh rằng thuật toán di truyền có thể đạt được các lời giải chất lượng cao cho FSP, cho thấy tiềm năng của phương pháp này trong các bài toán lập lịch thực tế.

III. Phát triển thuật toán di truyền lai cho JSP

Phần này là trọng tâm của luận án, trình bày việc phát triển một thuật toán di truyền lai (Hybrid Genetic Algorithm - HGA) mới dành cho bài toán lập lịch Job Shop (JSP). Thuật toán này được thiết kế để kết hợp ưu điểm của thuật toán di truyền với các kỹ thuật tìm kiếm cục bộ, nhằm cải thiện hiệu quả và chất lượng lời giải. Luận án đi sâu vào các khái niệm lịch biểu tích cực và bán tích cực, là cơ sở để xây dựng các lời giải hợp lệ. Các bước triển khai HGA được mô tả chi tiết, từ mã hóa lời giải, khởi tạo quần thể ban đầu, xây dựng hàm thích nghi cho đến thiết kế các toán tử di truyền tùy chỉnh. Đặc biệt, luận án còn khám phá khả năng song song hóa thuật toán di truyền lai để tăng tốc độ tính toán, phù hợp với các bài toán có kích thước lớn. Kết quả thử nghiệm trên cả phiên bản tuần tự và song song đều được trình bày, chứng minh tính hiệu quả và khả năng mở rộng của thuật toán được đề xuất.

3.1. Thiết kế thuật toán di truyền lai hiệu quả

Nghiên cứu đề xuất một thuật toán di truyền lai (HGA) mới nhằm giải quyết bài toán lập lịch Job Shop (JSP). HGA kết hợp cơ chế tiến hóa toàn cục của thuật toán di truyền với khả năng tinh chỉnh lời giải cục bộ. Sự kết hợp này giúp thuật toán vừa khám phá không gian lời giải rộng lớn, vừa khai thác sâu các vùng lời giải tiềm năng. Lịch biểu tích cực và bán tích cực đóng vai trò quan trọng trong việc đảm bảo tính hợp lệ và tối ưu hóa các lịch biểu được tạo ra. Khái niệm này được sử dụng để lọc và xây dựng các lịch biểu có tiềm năng, tránh các lịch biểu không hiệu quả. Thiết kế HGA tập trung vào việc cân bằng giữa sự đa dạng của quần thể và khả năng hội tụ nhanh chóng.

3.2. Cấu trúc và các toán tử di truyền

Việc mã hóa lời giải là yếu tố then chốt đối với hiệu quả của HGA cho JSP. Luận án trình bày một phương pháp mã hóa lời giải tự nhiên, dễ dàng thao tác và đảm bảo tính hợp lệ. Quá trình khởi tạo tập lời giải cho thế hệ ban đầu được thiết kế để tạo ra quần thể đa dạng, giúp khám phá không gian lời giải hiệu quả. Hàm thích nghi được xây dựng để đánh giá chất lượng của từng lịch biểu, thường là dựa trên thời gian hoàn thành (makespan) tối thiểu. Các toán tử di truyền, bao gồm chọn lọc, lai ghép (crossover) và đột biến (mutation), được tùy chỉnh để phù hợp với cấu trúc của JSP, đảm bảo tạo ra các lời giải mới có tiềm năng cải thiện. Quá trình tiến hóa của thuật toán được mô tả chi tiết, thể hiện cách quần thể lời giải được cải thiện qua từng thế hệ.

3.3. Song song hóa thuật toán và thực nghiệm

Để giải quyết các bài toán JSP có kích thước lớn và giảm thời gian tính toán, luận án đề xuất một phương pháp song song hóa thuật toán di truyền lai. Mô hình song song được mô tả chi tiết, bao gồm cách phân chia công việc và giao tiếp giữa các tiến trình. Thủ tục di truyền song song cho JSP được phát triển, tận dụng kiến trúc xử lý song song để tăng hiệu suất. Việc cài đặt thuật toán song song được thực hiện và các kết quả thử nghiệm được trình bày. So sánh hiệu năng giữa thuật toán tuần tự và song song cho thấy lợi ích rõ rệt của việc song song hóa, đặc biệt đối với các bài toán có độ phức tạp cao. Các thử nghiệm này chứng minh tính thực tiễn và khả năng mở rộng của phương pháp được đề xuất.

IV. Phân tích tính hội tụ thuật toán di truyền lai mới

Phần cuối cùng của luận án tập trung vào việc phân tích tính hội tụ của thuật toán di truyền lai mới cho bài toán lập lịch Job Shop (JSP). Đây là một khía cạnh quan trọng để đảm bảo tính đúng đắn và độ tin cậy của thuật toán. Lý thuyết Xích Markov được sử dụng làm công cụ toán học chính để thực hiện phân tích này. Các khái niệm cơ bản của Xích Markov, bao gồm tính chất và điều kiện Ergodic, được trình bày rõ ràng, cung cấp nền tảng lý thuyết vững chắc. Phân tích tính hội tụ được thực hiện cho phiên bản tuần tự của thuật toán di truyền lai, chứng minh khả năng hội tụ về lời giải tối ưu toàn cục. Hơn nữa, luận án cũng xem xét ảnh hưởng của các cơ chế như cá thể tinh hoa và toán tử sao chép đến tính hội tụ. Kết quả phân tích lý thuyết cung cấp sự hiểu biết sâu sắc về hành vi của thuật toán và hỗ trợ các phát hiện thực nghiệm.

4.1. Cơ sở lý thuyết Xích Markov trong tối ưu

Lý thuyết Xích Markov cung cấp một khung toán học mạnh mẽ để phân tích hành vi của các thuật toán ngẫu nhiên, bao gồm thuật toán di truyền. Một Xích Markov được định nghĩa bởi một tập các trạng thái và các xác suất chuyển tiếp giữa chúng. Các tính chất quan trọng như tính chất Markov, phân bố ổn định và điều kiện Ergodic được giới thiệu. Xích Markov Ergodic đảm bảo rằng mọi trạng thái đều có thể truy cập được từ mọi trạng thái khác và có một phân bố giới hạn duy nhất. Áp dụng lý thuyết này giúp chứng minh rằng thuật toán di truyền, dưới những điều kiện nhất định, có thể hội tụ về lời giải tối ưu toàn cục. Đây là một công cụ thiết yếu để đánh giá tính đúng đắn về mặt lý thuyết của thuật toán được đề xuất.

4.2. Đánh giá hội tụ thuật toán di truyền lai tuần tự

Phân tích tính hội tụ của thuật toán di truyền lai tuần tự cho JSP được thực hiện dựa trên lý thuyết Xích Markov. Các điều kiện cần và đủ để một thuật toán di truyền hội tụ về lời giải tối ưu toàn cục được xác định và áp dụng vào cấu trúc thuật toán lai đã phát triển. Phân tích này chứng minh rằng với các thiết lập toán tử di truyền phù hợp và việc duy trì sự đa dạng của quần thể, thuật toán có khả năng tìm kiếm và hội tụ đến lời giải tối ưu toàn cục theo xác suất. Quá trình phân tích bao gồm việc định nghĩa không gian trạng thái, ma trận chuyển tiếp và chứng minh các tính chất cần thiết của Xích Markov tương ứng.

4.3. Phân tích hội tụ thuật toán với cá thể tinh hoa

Việc tích hợp cơ chế cá thể tinh hoa (elitism) và toán tử sao chép là phổ biến trong các thuật toán di truyền để đảm bảo rằng các lời giải tốt nhất không bị mất đi qua các thế hệ. Phần này mở rộng phân tích tính hội tụ để xem xét ảnh hưởng của những cơ chế này. Xích Markov được sử dụng để đánh giá cách cá thể tinh hoa và sao chép tác động đến tốc độ hội tụ và khả năng tìm kiếm lời giải tối ưu. Phân tích chỉ ra rằng, trong khi elitism có thể tăng tốc độ hội tụ, cần có sự cân bằng để tránh hội tụ sớm vào các cực tiểu cục bộ. Các kết quả lý thuyết này bổ sung cho các quan sát thực nghiệm về hiệu suất của thuật toán, củng cố sự hiểu biết về cơ chế hoạt động của thuật toán di truyền lai.

Xem trước tài liệu
Tải đầy đủ để xem toàn bộ nội dung
Luận án tiến sĩ thuật toán và các bài toán lịch biểu luận án ts công nghệ thông tin 62 48 01 01

Tải xuống file đầy đủ để xem toàn bộ nội dung

Tải đầy đủ (156 trang)

Trích đoạn nội dung luận án

Tải xuống để đọc toàn bộ

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ NGUYỄN HỮU MÙI THUẬT TOÁN VÀ CÁC BÀI TOÁN LỊCH BIỂU LUẬN ÁN TIẾN SĨ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN Hà Nội – 2013 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ NGUYỄN HỮU MÙI THUẬT TOÁN VÀ CÁC BÀI TOÁN LỊCH BIỂU Chuyên ngành: Khoa học máy tính Mã số: 62 48 01 01 LUẬN ÁN TIẾN SĨ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: 1.TS Hoàng Xuân Huấn Hà Nội - 2013 1 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com LỜI CẢM ƠN Về phía cá nhân, tác giả xin bày tỏ lòng biết ơn chân thành tới PGS. TSKH Vũ Đình Hoà, PGS. TS Hoàng Xuân Huấn đã tận tình hƣớng dẫn tác giả trong quá trình hoàn thành luận án. Tác giả cũng chân thành cảm ơn TS Phạm Thọ Hoàn, Giám đốc Trung tâm khoa học tính toán Trƣờng Đại học Sƣ phạm Hà Nội đã giúp đỡ tác giả rất nhiều trong quá trình thử nghiệm tại Trung tâm.

Về phía tập thể, tác giả xin chân thành cảm ơn Bộ môn Khoa học máy tính, Khoa Công nghệ thông tin, Trƣờng Đại học Công nghệ; Bộ môn Khoa học máy tính, Khoa Công nghệ thông tin, Trƣờng Đại học Sƣ phạm Hà Nội đã hết lòng ủng hộ và tạo điều kiện thuận lợi cho tác giả trong thời gian hoàn thành luận án. Cuối cùng, tác giả vô cùng biết ơn các bàn bè và ngƣời thân trong gia đình vì sự cổ vũ to lớn của họ trong suốt thời gian hoàn thành luận án này. Hà Nội, tháng 09 năm 2013 Nguyễn Hữu Mùi 2 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi. Các kết quả đƣợc viết chung với các tác giả khác đều đƣợc sự đồng ý của đồng tác giả trƣớc khi đƣa vào luận án.

Các kết quả nêu trong luận án là trung thực và chƣa từng đƣợc ai công bố trong các công trình nào khác. Tác giả Nguyễn Hữu Mùi 3 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com MỤC LỤC LỜI CẢM ƠN. 2 LỜI CAM ĐOAN. 4 DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ TỪ VIẾT TẮT.

8 DANH MỤC CÁC BẢNG. 9 DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ. TỔNG QUAN VỀ THUẬT TOÁN DI TRUYỀN VÀ BÀI TOÁN LẬP LỊCH JOB SHOP. Thuật toán di truyền cổ điển.

Cấu trúc của thuật toán di truyền cổ điển. Một thủ tục đơn giản cho thuật toán di truyền cổ điển. Các lớp bài toán P, NP, NPC và NP-hard. Các lớp bài toán P và NP.

Các lớp bài toán NPC và NP-hard. Tổng quan về bài toán lập lịch job shop. Bài toán lập lịch job shop. Các tiếp cận chính xác.

Các tiếp cận gần đúng. Tổng kết đánh giá chung về các tiếp cận cho JSP. 50 4 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail. Một số tồn tại và các đề xuất.

HAI BÀI TOÁN CON CỦA BÀI TOÁN LẬP LỊCH JOB SHOP. Bài toán lập lịch flow shop hoán vị. Mô tả bài toán. Cách tính thời gian hoàn thành trong một lịch biểu hoán vị.

Thuật toán Johnson cho PFSP 2 máy và PFSP 3 máy. Một thuật toán di truyền mã hóa tự nhiên cho bài toán lập lịch flow shop hoán vị tổng quát. Các kết quả thử nghiệm. Bài toán lập lịch flow shop.

Mô tả bài toán. Một thuật toán di truyền mã hóa tự nhiên cho bài toán lập lịch flow shop tổng quát. Các kết quả thử nghiệm. MỘT THUẬT TOÁN DI TRUYỀN LAI MỚI CHO BÀI TOÁN LẬP LỊCH JOB SHOP.

Các lịch biểu tích cực và bán tích cực. Thuật toán GT. Một thuật toán di truyền lai mới cho bài toán lập lịch job shop. Mã hoá lời giải.

Khởi tạo tập lời giải cho thế hệ ban đầu. 90 5 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail. Xây dựng hàm thích nghi. Các toán tử di truyền.

Thuật toán tiến hóa. Tính đúng đắn của thuật toán đƣợc đề nghị. Song song hóa thuật toán di truyền lai mới cho bài toán lập lịch job shop. Mô tả thuật toán.

Thủ tục di truyền song song cho JSP. Cài đặt thuật toán. Kết quả thử nghiệm. Kết quả thử nghiệm thuật toán tuần tự.

Kết quả thử nghiệm thuật toán song song. PHÂN TÍCH TÍNH HỘI TỤ CỦA THUẬT TOÁN DI TRUYỀN LAI MỚI CHO BÀI TOÁN LẬP LỊCH JOB SHOP. Lý thuyết Xích Markov. Khái niệm xích Markov.

Các tính chất của Xích Markov. Xích Markov Ergodic. Phân tích tính hội tụ của thuật toán di truyền lai tuần tự cho bài toán lập lịch job shop. Phân tích tính hội tụ của thuật toán di truyền truyền thống.

114 6 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail. Phân tích tính hội tụ của thuật toán di truyền với cá thể tinh hoa và toán tử sao chép. 127 HƢỚNG NGHIÊN CỨU TIẾP THEO. 128 DANH MỤC CÔNG TRÌNH KHOA HỌC CỦA TÁC GIẢ LIÊN QUAN ĐẾN LUẬN ÁN.

129 TÀI LIỆU THAM KHẢO. 141 7 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ TỪ VIẾT TẮT 1 ACO Ant Colony Optimization 2 AI Artificial Intelligence 3 AS Ant System 4 BB Branch and Bound 5 CPU Central Processing Unit 6 FSP Flow shop Scheduling Problem 7 GA Genetic Algorithms 8 GLS Genetic Local Search 9 GT Giffler and Thompson 10 HTT Hyper Threading Technology 11 IM Iterative Improvement 12 JSP Job shop Scheduling Problem 13 MIP Mixed Integer linear Programming 14 MPP Massively Parallel Processor 15 PFSP Permutation Flow shop Scheduling Problem 16 RISC Reduced Instructions Set Computer 17 SA Simulated Annealing 18 SB Shifting Bottleneck 19 TA Threshold Acceptance 20 TS Tabu Search 8 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.01 DANH MỤC CÁC BẢNG Bảng 1.1 - JSP 3 công việc, 3 máy.1 - PFSP 5 công việc 4 máy .2 - PFSP 4 công việc 2 máy .3 - Các công việc chƣa đƣợc lập lịch .4 - Các công việc chƣa đƣợc lập lịch .5 - Các công việc chƣa đƣợc lập lịch .6 - PFSP 5 công việc 3 máy .7 - Thời gian xử lý các công việc trên 2 máy G và H .8 - Mã hóa lời giải theo số tự nhiên .9 - Kết quả chạy thử nghiệm .10 - FSP 4 máy 2 công việc .11 - Mã hóa lời giải theo số tự nhiên .12 - Kết quả chạy thử nghiệm .1 - JSP 3 công việc, 3 máy.2 - Mã hoá các thao tác bằng số tự nhiên của JSP 3  3 .3 - Nhiệm vụ của Master và Slave.4 - Kết quả chạy thử nghiệm trên các bài toán test của Lawrence .5 - So sánh kết quả chạy thử nghiệm .6 - Kết quả chạy thử nghiệm NHGA và PHGA trên các bài toán test do Muth & Thompson đề nghị .7 - So sánh thời gian chạy thử nghiệm NHGA và PHGA .01 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.01 DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ Hình 1.1 - Một lời giải đƣợc mã hóa nhị phân.2 - Hai cá thể cha cho phép trao đổi chéo .3 - Hai cá thể con sau phép trao đổi chéo .4 - Hai cá thể con sau phép trao đổi chéo 2 điểm .5 - Cá thể con sau phép trao đổi chéo đồng nhất .6 - Cá thể cha và cá thể con sau phép đột biến .7 - Các tiếp cận chủ yếu giải quyết JSP .1 - Biểu đồ Grant biểu diễn một lời giải của PFSP 5 công việc 4 máy .2 - Đồ thị không liên thông biểu diễn một lời giải của PFSP .3 - Cách tính thời gian hoàn thành trong đồ thị không liên thông .4 - Các cạnh tới hạn của đồ thị không liên thông .5 - Đồ thị cạnh tới hạn.6 - Đồ thị đƣờng tới hạn .7 - Makespan của PFSP 2 máy.8 - Biểu đồ Grant của lịch biểu tối ƣu bài toán 2 máy .9 - Biểu đồ Grant của lịch biểu tối ƣu bài toán 3 máy .10 - Một lời giải hợp lệ cho PFSP 4 công việc 5 máy .12 - Cá thể con sau phép đột biến .13 - Các cá thể cha tham gia trao đổi chéo .01 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.14 - Cá thể con sau phép trao đổi chéo .15 - Một lời giải hợp lệ cho FSP 3 máy  5 công việc .16 - Cá thể cha cho phép đột biến .17 - Cá thể con sau phép đột biến .18 - Các cá thể cha tham gia trao đổi chéo .19 - Cá thể con sau phép trao đổi chéo .1 - Các lớp lịch biểu .2 - Lịch biểu không tích cực .3 - Một lịch biểu bán tích cực .4 - Một lịch biểu tích cực .5 - Một lời giải hợp lệ cho JSP 3  3 .6 - Cá thể cha cho phép đột biến .7 - Cá thể con thu đƣợc sau phép đột biến .8 - Trao đổi chéo dùng GT và thực hiện trên 3 cá thể cha .9 - Các cha tham gia đổi chéo và cá thể con sau đổi chéo .10 - Thời gian chạy máy của NHGA và PHGA đối với bài toán mt06 .11 - Thời gian chạy máy của NHGA và PHGA đối với bài toán mt10 .12 - Thời gian chạy máy của NHGA và PHGA đối với bài toán mt20 .1 - Gen ở vị trí thứ 2 trạng thái i của quần thể .01 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.01 MỞ ĐẦU  Lý do chọn đề tài Lập lịch là một trong những chủ đề quan trọng thuộc lĩnh vực vận trù học xuất hiện từ đầu những năm 1950. Mục tiêu chính của lập lịch là phân phối tài nguyên dùng chung một cách hiệu quả nhất cho các tác vụ đồng thời trong toàn bộ thời gian xử lý. Các bài toán lập lịch rất đa dạng, chúng xuất hiện trong các lĩnh vực khác nhau nhƣ: Sản xuất, chăm sóc sức khỏe, giáo dục đào tạo, xử lý tính toán, vận tải,.

Trong lĩnh vực sản xuất, các tác vụ thƣờng đƣợc xem nhƣ là các công việc, các tài nguyên là các máy. Trong bệnh viện, các tác vụ là các bệnh nhân và các tài nguyên là các y tá, các giƣờng bệnh, các trang thiết bị y tế đƣợc yêu cầu để điều trị các bệnh nhân. Trong giáo dục đào tạo, các tác vụ là các lớp học và các tài nguyên là các giáo viên, các phòng học, các sinh viên,. Các ví dụ khác về lập lịch bao gồm các bài toán vận chuyển (chẳng hạn nhƣ bài toán ngƣời du lịch, lập lịch hàng không, lập lịch tầu hỏa,.), các bài toán lập lịch tính toán (chẳng hạn nhƣ lập lịch CPU, lập lịch phân công,.

Trong những năm qua, rất nhiều các công trình nghiên cứu về lập lịch với các giải pháp khác nhau đã đƣợc đề xuất, từ các tiếp cận chính xác đến các tiếp cận gần đúng và gần đây là các tiếp cận lai kết hợp đồng thời nhiều kỹ thuật với nhau.

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ

Câu hỏi thường gặp

Luận án "Luận án tiến sĩ thuật toán và các bài toán lịch biểu luận án" nghiên cứu về vấn đề gì?

Luận án tiến sĩ nghiên cứu thuật toán tối ưu hóa lịch biểu cho bài toán lập kế hoạch phức tạp.

Luận án "Luận án tiến sĩ thuật toán và các bài toán lịch biểu luận án" được bảo vệ tại trường nào?

Luận án này được bảo vệ tại Trường Đại học Công nghệ, Đại học Quốc gia Hà Nội. Năm bảo vệ: 2013.

Luận án "Luận án tiến sĩ thuật toán và các bài toán lịch biểu luận án" thuộc chuyên ngành gì?

Luận án "Luận án tiến sĩ thuật toán và các bài toán lịch biểu luận án" thuộc chuyên ngành Khoa học máy tính. Danh mục: Toán Ứng Dụng.

Luận án "Luận án tiến sĩ thuật toán và các bài toán lịch biểu luận án" có bao nhiêu trang?

Luận án "Luận án tiến sĩ thuật toán và các bài toán lịch biểu luận án" có 156 trang. Bạn có thể xem trước một phần tài liệu ngay trên trang web trước khi tải về.

Cách tải luận án "Luận án tiến sĩ thuật toán và các bài toán lịch biểu luận án" về máy như thế nào?

Để tải luận án về máy, bạn nhấn nút "Tải xuống ngay" trên trang này, sau đó hoàn tất thanh toán phí lưu trữ. File sẽ được tải xuống ngay sau khi thanh toán thành công. Hỗ trợ qua Zalo: 0559 297 239.

Luận án liên quan

Chia sẻ tài liệu: Facebook Twitter