Sciact
  • EN
  • RU

An adaptive genetic algorithm with optimal recombination for scheduling problems with energy resource Научная публикация

Журнал Numerical Analysis and Applications
ISSN: 1995-4239
Вых. Данные Год: 2025, Том: 18, Номер: 3, Страницы: 268-282 Страниц : 15 DOI: 10.1134/S1995423925030073
Ключевые слова genetic algorithm, optimized crossover, adaptive scheme, parallelizable job, energy, schedule
Авторы Sakhno M.Y. 1
Организации
1 Omsk Branch of Sobolev Institute of Mathematics, SB RAS, Omsk, Russia

Информация о финансировании (1)

1 Российский научный фонд 22-71-10015

Реферат: Some scheduling problems taking into account energy consumption are considered. Such problems arise in multiprocessor computer systems and take into account resource constraints and parallelization capabilities. For these problems, some algorithms of greedy and list types with guaranteed accuracy estimates in the worst case are known. In this paper, we propose an adaptive genetic algorithm with decoding solutions based on the specifics of the problem statements. A peculiarity is that the crossover operator solves a problem of optimal recombination in full and truncated versions. The call of the crossover operators is implemented adaptively. The categorical and numerical parameters are adjusted adaptively by using modern packages. The results of an experimental study show a statistically significant advantage over the known algorithms on a series of problems of different structure.
Библиографическая ссылка: Sakhno M.Y.
An adaptive genetic algorithm with optimal recombination for scheduling problems with energy resource
Numerical Analysis and Applications. 2025. V.18. N3. P.268-282. DOI: 10.1134/S1995423925030073 WOS Scopus РИНЦ
Оригинальная: Сахно М.Ю.
Адаптивный генетический алгоритм с оптимальной рекомбинацией для задачи составления расписаний с учетом расхода энергии
Сибирский журнал вычислительной математики. 2025. Т.28. №3. С.327-346. DOI: 10.15372/SJNM20250307 РИНЦ
Даты:
Поступила в редакцию: 30 июл. 2024 г.
Принята к публикации: 4 мар. 2025 г.
Опубликована в печати: 25 окт. 2025 г.
Опубликована online: 25 окт. 2025 г.
Идентификаторы БД:
Web of science: WOS:001601043200004
Scopus: 2-s2.0-105019696761
РИНЦ: 83115192
Цитирование в БД: Пока нет цитирований
Альметрики: