ConclusionFirefly Algorithm (FA) wa

Conclusion
Firefly Algorithm (FA) was applied to find the lowest
makespan (Cmax) of five benchmarking JSSP datasets adopted
from the OR-Library. Experimental design and analysis were
carried out to investigate the appropriate parameters setting of
Table 6 FA’s results from different parameter settings.
Instances
Using parameter settings used by other research
Optimised parameters setting
from the previous experiment
Best
Known
Solution
Apostolopoulos and Vlachos
[24]
Lukasik and Zak [10]
Horng and Jiang [25]
Min Avg SD Min Avg SD Min Avg SD
DS6×6 58 59.5 0.97 60 61.8 1.87 55 56.5 1.08 55
DS10×5 593 604.4 9.37 602 636.7 22.70 593 593 0.00 593
DS15×5 969 996 14.34 991 1040.6 32.02 958 958 0.00 958
DS20×5 1414 1491.5 36.27 1457 1537.8 43.02 1310 1366.9 32.32 1207
DS15×10 1435 1478.8 32.67 1511 1592.2 40.67 1323 1394.4 36.11 1046
บทความวิจัย ( in press) วารสารวิชาการเทคโนโลยีอุตสาหกรรม ปีที่ 8 ฉบับที่ 1 มกราคม – เมษายน 2555
The Journal of Industrial Technology, Vol. 8, No. 1 January – April 2012
the FA. The one-third fractional factorial experimental design
can reduce the number of experimental runs by 66.67%
compared with the conventional full factorial design. Ranges
of FA parameters used by previous research were reviewed
and investigated. The investigation was aimed to study the
effect of the FA parameter setting on its performance before
comparing the FA results between using and not using
optimised parameter settings. In this research, the optimised
setting of the FA parameters of nG, α, β0, and γ parameters
was suggested at 100*25, 0.5, 1, and 0.1, respectively.
Moreover, the proposed algorithm with appropriate
parameters setting produced the best-so-far schedule better
than the FA without adopting parameter settings. It also found
the best known solution in some cases. It should be noted that
the appropriate parameter settings of the proposed algorithms
may be case specific based on the nature and complexity of
the problem domains.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

บทสรุป
หิ่งห้อยอัลกอริทึม (FA) ถูกใช้ในการค้นหาพัก
makespan (Cmax) ห้าแข่งขัน datasets JSSP นำ
จาก OR-ไลบรารี ออกแบบการทดลองและวิเคราะห์
จำหน่ายออกเพื่อตรวจสอบการตั้งค่าพารามิเตอร์ที่เหมาะสมของ
FA ตาราง 6 ผลจากการตั้งค่าพารามิเตอร์ต่าง ๆ
อินสแตนซ์
ใช้การตั้งค่าพารามิเตอร์ที่ใช้วิจัยอื่น ๆ
เหมาะงานกราฟฟิกพารามิเตอร์การตั้งค่า
จากการทดลองก่อนหน้านี้
สุด
รู้จัก
โซลูชัน
Apostolopoulos และ Vlachos
[24]
Lukasik และ Zak [10]
Horng และเจียง [25]
Min Avg SD Min Avg SD Min Avg SD
DS6 × 6 58 59.5 0.97 60 61.8 1.87 55 56.5 1.08 กก 55
DS10 × 5 593 604.4 9.37 602 636.7 22.70 593 593 0.00 593
DS15 × 5 969 996 14.34 991 1040.6 32.02 958 958 0.00 958
DS20 × 5 1414 1491.5 36.27 1457 1537.8 43.02 1310 1366.9 32.32 1207
DS15 × 10 1435 14788 32.67 1511 1592.2 40.67 1323 1394.4 36.11 1046
บทความวิจัย (ในข่าว) วารสารวิชาการเทคโนโลยีอุตสาหกรรมปีที่ 8 ฉบับที่ 1 มกราคม – เมษายน 2555
เลขสมุดรายวันของอุตสาหกรรมเทคโนโลยี ปี 8, 1 มกราคม – 2012 เมษายน
FA หนึ่งในสามเศษแฟกทดลองออกแบบ
สามารถลดจำนวนการทดลองทำโดย 6667%
เมื่อเทียบกับแบบเต็มแฟกทั่วไป ช่วง
ของ FA พารามิเตอร์ที่ใช้ โดยงานวิจัยก่อนหน้านี้ได้ทาน
และตรวจสอบ การสอบสวนมีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาการ
ผลของการตั้งค่าพารามิเตอร์ FA ในประสิทธิภาพการทำงานก่อน
FA การเปรียบเทียบผลระหว่างใช้และไม่ใช้
เหมาะงานกราฟฟิกการตั้งค่าพารามิเตอร์ ในงานวิจัยนี้ การบวม
ตั้งพารามิเตอร์ FA ของ nG α Β0 และพารามิเตอร์γ
แนะนำ ที่ 100 * 25, 0.5, 1, 0.1 ตามลำดับ.
Moreover อัลกอริทึมที่นำเสนอ มีความเหมาะสม
พารามิเตอร์การผลิตกำหนดการส่วนเพื่อไกลดี
กว่า FA โดยการใช้การตั้งค่าพารามิเตอร์ มันพบ
โซลูชั่นรู้จักกันดีในบางกรณี ควรสังเกตที่
การตั้งค่าพารามิเตอร์ที่เหมาะสมของอัลกอริทึมเสนอ
อาจเป็นกรณีเฉพาะตามธรรมชาติและความซับซ้อนของ
ปัญหาโดเมนได้

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

สรุป
หิ่งห้อยอัลกอริธึม ( FA ) ถูกนำมาใช้เพื่อค้นหาที่เกี่ยวข้องน้อยที่สุด
เวลาห้า jssp การประกาศใช้
จากข้อมูลหรือห้องสมุด การออกแบบการทดลองและการวิเคราะห์คือการตรวจสอบที่เหมาะสม

ตั้งพารามิเตอร์ของตารางที่ 6 ผลจากการตั้งค่าพารามิเตอร์ที่แตกต่างกัน . .

ใช้อินสแตนซ์พารามิเตอร์การตั้งค่าที่ใช้ในงานวิจัยอื่น ๆ
-
การตั้งค่าพารามิเตอร์จากการทดลองดีที่สุด

ก่อนหน้านี้รู้จัก

และโซลูชั่น apostolopoulos vlachos
[ ]
lukasik 24 และ แซค [ 10 ] และ [ 25 ]
Horng เจียง
มินมินมิน AVG AVG AVG SD SD SD
ds6 × 6 58 59.5 0.97 60 61.8 1.87 55 56.5 1.08 55
ds10 × 5 593 604.4 9.37 602 636.7 22.70 593 593 0.00 593
ds15 × 5 ค.ศ. 996 / 991 1040.6 32.02 958 958 0.00 มี
ds20 × 5 ฝ่าย 1491.5 36.27 1457 1537.8 ของ 1310 1366.9 32.32 อยู่แล้ว
ds15 × 10 , 478 ผู้ .8 32.67 1 1592.2 40.67 1411 1394.4 ปริมาณได้
บทความวิจัย ( ในรูป ) วารสารวิชาการเทคโนโลยีอุตสาหกรรมปีที่ 8 ฉบับที่ 1 มกราคม–เมษายน 2555
วารสารวิชาการเทคโนโลยีอุตสาหกรรม ปีที่ 8 ฉบับที่ 1 มกราคม–เมษายน 2555
เอฟเอ หนึ่งในสามของเศษแฟกทอเรียลทดลอง
สามารถลดจำนวนของการทดลองวิ่งด้วย 6667 %
เมื่อเทียบกับความปกติเต็มรูปแบบแฟกทอเรียลดีไซน์ ช่วงของพารามิเตอร์ที่ใช้โดยเอฟเอ

และทำการทบทวนงานวิจัย . การศึกษาครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาผลของค่าพารามิเตอร์ต่อสมรรถนะของฟ้าก่อน
เปรียบเทียบผลระหว่างการใช้และไม่ใช้ฟะ
- การตั้งค่าพารามิเตอร์ ในงานวิจัยนี้ ศึกษา -
การเอฟเอ พารามิเตอร์ของα ng ,บีตาและค่า
0 γเป็นข้อเสนอแนะที่ 100 * 25 , 0.5 , 1 , และ 0.1 ตามลำดับ
นอกจากนี้ วิธีที่เสนอมีการตั้งค่าพารามิเตอร์ที่เหมาะสม
ผลิตที่ดีที่สุดเพื่อให้ห่างไกลตารางดีกว่า
กว่า เอฟเอ โดยการตั้งค่าพารามิเตอร์ นอกจากนี้ยังพบ
รู้จักวิธีแก้ปัญหาที่ดีที่สุดในบางกรณี มันควรจะสังเกตว่า การตั้งค่าพารามิเตอร์ที่เหมาะสมของ

เสนออัลกอริทึมอาจเป็นกรณีเฉพาะขึ้นอยู่กับลักษณะและความซับซ้อนของปัญหาโดเมน

.