Genetic Algorithms for Solving the Pigment Sequencing Problem
Résolution du Pigment Sequencing Problem avec les algorithmes génétiques
Résumé
Lot sizing is important in production planning. It consists of determining a production plan that meets the orders and other constraints while minimizing the production cost. Here, we consider a Discrete Lot Sizing and Scheduling Problem (DLSP), specifically the Pigment Sequencing Problem (PSP). We have developed a solution that uses Genetic Algorithms to tackle the PSP. Our approach introduces adaptive techniques for each step of the genetic algorithm, including initialization, selection, crossover, and mutation. We conducted a series of experiments to assess the performance of our approach across some multiple trials using publicly available instances of the PSP. Our experimental results demonstrate that Genetic Algorithms are practical and effective approaches for solving DLSP.
Le dimensionnement de lots tient une place importante en planification de production en industrie. Il consiste à trouver un plan de production qui à la fois satisfait les demandes et autres contraintes tout en minimisant les coûts de production. Dans cet article, nous étudions une instance de problèmes de dimension discret (DLSP), le Pigment Sequencing Problem (PSP). Nous avons développé une approche basée sur les algorithmes génétiques afin de le résoudre. Notre approche propose des méthodes adaptatives pour chacune des étapes des algorithmes génétiques que sont l'initialisation, la sélection, le croisement et la mutation. Les expériences menées nous ont permis d'évaluer la performance de cette approche sur des instances en accès publique de PSP. Les résultats obtenus montrent que les algorithmes génétiques constituent une approche intéressante et effective dans la résolution des DLSP.
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