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J-GLOBAL ID：201602268052116556   整理番号：16A0823695

クラスタ探索に基づく適応遺伝的アルゴリズムによる航空機保守作業の組合せ最適化【Powered by NICT】

Optimizing combination of aircraft maintenance tasks by adaptive genetic algorithm based on cluster search

著者 (6件)： Li Huaiyuan (College of Civil Aviation, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics) ,  Zuo Hongfu (College of Civil Aviation, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics) ,  Liang Kun (College of Civil Aviation, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics) ,  Xu Juan (College of Civil Aviation, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics) ,  Cai Jing (College of Civil Aviation, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics) ,  Liu Junqiang (College of Civil Aviation, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics)
資料名： Xitong Gongcheng yu Dianzi Jishu(Yingwenban)  (Xitong Gongcheng yu Dianzi Jishu(Yingwenban))
巻： 27  号： 1  ページ： 140-156  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2630A  ISSN： 1004-4132  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 航空機整備の意思決定における最適作業パッケージに複数のタスクを結合しコストを削減するためには重要であるので,コンビナトリアル維持のコスト率モデルは緊急に必要である。しかし,様々な制約の下での最適組合せを数値計算を含むだけでなく,NP困難な組合せ問題である。問題を解決するために,二相に分割したクラスター探索に基づく適応型遺伝的アルゴリズムを提案した。第1段階では,密度に応じて,すべての個体は,クロスオーバーおよび突然変異によって全解空間に分散均一にすることができ,候補クラスタ中心として収集したより良い個体。第二段階では,問題空間における全てのピークを探索するまで探索はクラスタ半径の緩やかな低下とともに正確に解くにいくつかの選択した可能な解の近傍に限定され,一方すべてのクラスタは良好な領域に移動した。このアルゴリズムは組合せ問題を効率的に解くことができる。例えばアルゴリズムによる航空機保守の意思決定の最適化をして,停止コストはかなり高い場合複数部位またはタスクを組み合わせた維持は経済的利益を著しく高めることができた。Data from the ScienceChina, LCAS.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *保全 ,  NP困難 ,  *アルゴリズム ,  組合せ問題 ,  *クラスタ ,  *最適化 ,  意思決定 ,  突然変異 ,  数値計算
準シソーラス用語： 経済的利益 ,  解空間 ,  *組合せ最適化 ,  *適応遺伝的アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： クラスタ探索 ,  遺伝的アルゴリズム ,  組合せ最適化 ,  多部品保守 ,  保全グループ化

分類 (5件)： 遺伝的変異  (EC01030Y) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  システム最適化手法  (IA02050Z) ,  航空輸送・サービス一般  (TE01010X) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (5件)： クラスタ ,  探索 ,  適応遺伝的アルゴリズム ,  航空機保守 ,  組合せ最適化