Adaptive Lower Bound Evaluation for the Permutation Flowshop Scheduling Problem
Dit artikel presenteert een systematische analyse en adaptieve strategieën voor het selecteren van machineparen in de LB2-ondergrens-evaluatie van het Permutation Flowshop Scheduling Problem, waarbij wordt aangetoond dat het dynamisch aanpassen van het aantal en de selectie van paren de branch-and-bound-prestaties aanzienlijk kan verbeteren door een balans te vinden tussen de nauwkeurigheid van de ondergrens en de computationele kosten.