Multiobjective scheduling algorithm for flexible manufacturing systems with Petri nets

Abstract

In this work, we focus on general multi-objective scheduling problems that can be modeled using a Petri net framework. Due to their generality, Petri nets are a useful abstraction that captures multiple characteristics of real-life processes.

To provide a general solution procedure for the abstraction, we propose three alternative approaches using an indirect scheme to represent the solution: (1) a genetic algorithm that combines two objectives through a weighted fitness function, (2) a non dominated sorting genetic algorithm (NSGA-II) that explicitly addresses the multi-objective nature of the problem and (3) a multi-objective local search approach that simultaneously explores multiple candidate solutions. These algorithms are tested in an extensive computational experiment showing the applicability of this general framework to obtain quality solutions

En este trabajo, nos enfocamos en problemas generales de programación de objetivos múltiples que se pueden modelar utilizando un marco de red de Petri. Debido a su generalidad, las redes de Petri son una abstracción útil que captura múltiples características de los procesos de la vida real.

Para proporcionar un procedimiento de solución general para la abstracción, proponemos tres enfoques alternativos que utilizan un esquema indirecto para representar la solución: (1) un algoritmo genético que combina dos objetivos a través de una función de aptitud ponderada, (2) un algoritmo genético de clasificación no dominado ( NSGA-II) que aborda explícitamente la naturaleza multiobjetivo del problema y (3) un enfoque de búsqueda local multiobjetivo que explora simultáneamente múltiples soluciones candidatas. Estos algoritmos se prueban en un extenso experimento computacional que muestra la aplicabilidad de este marco general para obtener soluciones de calidad.