Neural Network for Common Due Date Job Scheduling Problem on Parallel Unrelated Machines

Abstract

Kertas ini membincangkan pendekatan rangkaian neural bagi masalah penjadualan dengan tarikh akhir sepunya pada satu kumpulan mesin selari tak berkait. Objektif kajian ialah untuk mengagih dan menyusun kerja-kerja pada mesin supaya jumlah kos diminimumkan. Kos ini menpakan gubahan daripada jumlah kos awalan dan jumlah kos akhiran. Rangkaian neural adalah model yang sesuai dalam masalah ini kerana sifat masalah yang boleh dikategorikan sebagai NP-Sukar. Kajian ini membuktikan rangkaian neural adalah efektif dan kukuh dalam menghasilkan penyelesaian hampir optimum kepada masalah ini. Katakunci: Rangkaian neural; mesin tak terkait; penjadualan This paper presents an approach for scheduling under a common due date on parallel unrelated machine problems based on artificial neural network. The objective is to allocate and sequence the jobs on the machines so that the total cost be minimized. This cost is composed of the total earliness and the total tardiness cost. Neural network is a suitable model in our study due to the fact that the problem is NP-hard. In our study, neural network has been proven to be effective and robust in generating near optimal solutions to the problem. Keywords: Neural networks; unrelated machines; scheduling.