Szczegóły publikacji

Opis bibliograficzny

Improving $N-NEH+$ algorithm by using Starting Point method / Radosław PUKA, Bartosz ŁAMASZ, Iwona SKALNA // W: FedCSIS 2022 [Dokument elektroniczny] : proceedings of the 17th conference on Computer Science and Intelligence Systems : September 4–7, 2022, Sofia, Bulgaria / eds. Maria Ganzha, Leszek Maciaszek, Marcin Paprzycki, Dominik Ślęzak. — Wersja do Windows. — Dane tekstowe. — Warszawa : Polskie Towarzystwo Informatyczne ; [Piscataway] : IEEE, cop. 2022. — (Annals of Computer Science and Information Systems ; ISSN 2300-5963 ; vol. 30). — Dod. ISBN 978-83-965897-1-2 (ART), ISBN 978-83-965897-0-5 (USB). — e-ISBN: 978-83-962423-9-6. — S. 357–361. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Tryb dostępu: https://annals-csis.org/Volume_30/pliks/fedcsis.pdf [2022-10-06]. — Bibliogr. s. 360–361, Abstr.


Autorzy (3)


Dane bibliometryczne

ID BaDAP142912
Data dodania do BaDAP2022-10-27
DOI10.15439/2022F103
Rok publikacji2022
Typ publikacjimateriały konferencyjne (aut.)
Otwarty dostęptak
WydawcaInstitute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)
Konferencja2022 17th Conference on Computer Science and Intelligence Systems
Czasopismo/seriaAnnals of Computer Science and Information Systems

Abstract

The N-NEH+ algorithm is one of the most efficient construction algorithms for solving the permutation flow-shop problem with the makespan criterion. It extends the well-known NEH heuristic with the N-list technique. In this paper, we propose the Starting Point (SP) method that employs a new strategy for using the N-list technique. Extensive numerical experiments on the standard set of Taillard’s and VRF benchmarks show that the SP method significantly improves the results of the N-NEH+ algorithm.

Publikacje, które mogą Cię zainteresować

fragment książki
Canine age classification using Deep Learning as a step toward preventive medicine in animals / Szymon MAZUREK, Maciej WIELGOSZ, Jakub CAPUTA, Rafał FRĄCZEK, Michał KARWATOWSKI, Jakub GRZESZCZYK, Daria ŁUKASIK, Anna Śmiech, Paweł RUSSEK, Ernest JAMRO, Agnieszka DĄBROWSKA-BORUCH, Marcin PIETROŃ, Sebastian KORYCIAK, Kazimierz WIATR // W: FedCSIS 2022 [Dokument elektroniczny] : proceedings of the 17th conference on Computer Science and Intelligence Systems : September 4–7, 2022, Sofia, Bulgaria / eds. Maria Ganzha, Leszek Maciaszek, Marcin Paprzycki, Dominik Ślęzak. — Wersja do Windows. — Dane tekstowe. — Warszawa : Polskie Towarzystwo Informatyczne ; [Piscataway] : IEEE, cop. 2022. — (Annals of Computer Science and Information Systems ; ISSN 2300-5963 ; vol. 30). — Dod. ISBN 978-83-965897-1-2 (ART), ISBN 978-83-965897-0-5 (USB). — e-ISBN: 978-83-962423-9-6. — S. 169–172. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Tryb dostępu: https://annals-csis.org/Volume_30/pliks/fedcsis.pdf [2022-10-06]. — Bibliogr. s. 172, Abstr. — Sz. Mazurek, M. Wielgosz, R. Frączek, M. Karwatowski, P. Russek, E. Jamro, A. Dąbrowska-Boruch, M. Pietroń, S. Koryciak, K. Wiatr - dod. afiliacja: CYFRONET AGH
fragment książki
Case study of designing interface of the AGH Students Information Bulletin work support system / Natalia NITARSKA, Krzysztof KLUZA, Piotr WIŚNIEWSKI, Mateusz ZAREMBA, Antoni LIGĘZA // W: FedCSIS 2022 [Dokument elektroniczny] : proceedings of the 17th conference on Computer Science and Intelligence Systems : September 4–7, 2022, Sofia, Bulgaria / eds. Maria Ganzha, Leszek Maciaszek, Marcin Paprzycki, Dominik Ślęzak. — Wersja do Windows. — Dane tekstowe. — Warszawa : Polskie Towarzystwo Informatyczne ; [Piscataway] : IEEE, cop. 2022. — (Annals of Computer Science and Information Systems ; ISSN 2300-5963 ; vol. 30). — Dod. ISBN 978-83-965897-1-2 (ART), ISBN 978-83-965897-0-5 (USB). — e-ISBN: 978-83-962423-9-6. — S. 817–826. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Tryb dostępu: https://annals-csis.org/Volume_30/pliks/fedcsis.pdf [2022-10-06]. — Bibliogr. s. 826, Abstr.