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J-GLOBAL ID：201302212837463949   整理番号：13A1105510

柔軟なジョブショップスケジューリング問題を解決するための自己適応型パラメータとカオス探索によるパーティクルスウォーム最適化アルゴリズム

Particle swarm optimization algorithm with self-adaptive parameter and chaos search for solving flexible job shop scheduling problem

著者 (1件)： Li Li (Coll. of Information and Computer Engineering,Northeast Forestry Univ., Heilongjiang, Harbin)
資料名： Jisuanji Yingyong  (Jisuanji Yingyong)
巻： 32  号： 7  ページ： 1932-1934,1950  発行年： 2012年 
JST資料番号： C2535A  ISSN： 1001-9081  CODEN： JYIIDU  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： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 柔軟なジョブショップスケジューリング問題を解決する従来のパーティクルスウォーム最適化(PSO)アルゴリズムの短所に応じて,この論文は自己適応型パラメータとカオス探索でパーティクルスウォーム最適化アルゴリズムを提案する。繰り返しに基づく慣性係数などのパラメータの自己適応型方式に従い,パーティクルは,早い時間に高慣性で大規模に調べて,低下慣性で次に微細な探索に入った。この方式は従来のパーティクルスウォームアルゴリズムにおけるブラインド無作為性と低い精度の問題を解決した。局所探索へのカオス技術の導入は,最適化解のために探索スケールを広げて,局所的極値になる可能性を減らすことができた。この方式は効果的にアルゴリズムの大域的最適化能力を改善できた。実験結果は,自己適応型パラメータとカオス探索によるパーティクルスウォーム最適化アルゴリズムが,より最適の平均パーティクル適応性と,より良い最適化目的を射ることができることを示した。柔軟なジョブショップスケジューリング問題(FJSP)に,提案したアルゴリズムは実現可能で有効である。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  最適化 ,  最適化問題 ,  ジョブショップスケジューリング ,  スウォーム ,  パラメータ ,  スケジューリング
準シソーラス用語： *最適化アルゴリズム ,  パーティクルスウォーム最適化 ,  ジョブショップスケジューリング問題

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (7件)： ジョブショップスケジューリング問題 ,  自己適応 ,  パラメータ ,  カオス ,  探索 ,  パーティクルスウォーム最適化 ,  アルゴリズム