Resumen

Se propone un algoritmo de polinización de flores basado en el mecanismo de modulación hormonal (HMM-FPA) para resolver el problema de programación de flujo de taller sin espera (NWFSP). Este algoritmo minimiza el tiempo máximo logrado. Las claves aleatorias se codifican en base a una secuencia ascendente de componentes para hacer que el algoritmo de polinización de flores (FPA) sea adecuado para el problema de programación de flujo de taller sin espera. El factor de modulación hormonal se introduce para fortalecer el intercambio de información entre las flores y mejorar la polinización cruzada de FPA para mejorar el rendimiento de búsqueda global del algoritmo. Se construye una estrategia de búsqueda de vecindario variable basada en bloques de piezas de trabajo variables autoadaptativos dinámicos para mejorar la calidad de la búsqueda local. Se aplican tres instancias de referencia comunes para probar el algoritmo propuesto. El resultado verifica que este algoritmo es efectivo.

• Materias:Big Data Restricciones distribuidas Algoritmo de inferencia Gestión administrativa
• Subjects:Big Data Distributed constraints Inference algorithm Administrative management
• Palabras claves:Algoritmo de polinización de flores; Mecanismo de modulación hormonal; Problema de programación de flujo sin espera en tiendas; Claves aleatorias; Intercambio de información; Búsqueda de vecindario variable
• Keywords:Flower pollination algorithm; Hormone modulation mechanism; No-wait flow shop scheduling problem; Random keys; Information sharing; Variable neighborhood search