Adaptive Mutation Driven Harris Hawk Optimization Algorithm in Hybrid Flow Workshop Scheduling with Robotic Arm
Het artikel stelt een Adaptive Mutation Driven Harris Hawk Optimization (AMDHHO) algoritme voor dat Levy-vlucht en dynamische mutatiestrategieën integreert om effectief hybride flow shop-planningsproblemen met robotarmen op te lossen, waarbij significante reducties in de maximale doorlooptijd en gemiddelde wachttijd worden aangetoond vergeleken met genetische algoritmen en originele planningsschema's.