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J-GLOBAL ID：201602217102404455   整理番号：16A0098484

フレキシブルジョブショップスケジューリング問題を解くためのハイブリッド多目的アルゴリズム【Powered by NICT】

Hybrid Multi-objective Algorithm for Solving Flexible Job Shop Scheduling Problem

著者 (4件)： Zuo Yi (Key Lab. of Intelligent Perception and Image Understanding of Ministry of Education,International Res. Center for ...) ,  Gong Maoguo (Key Lab. of Intelligent Perception and Image Understanding of Ministry of Education,International Res. Center for ...) ,  Zeng Jiulin (Key Lab. of Intelligent Perception and Image Understanding of Ministry of Education,International Res. Center for ...) ,  Jiao Licheng (Key Lab. of Intelligent Perception and Image Understanding of Ministry of Education,International Res. Center for ...)
資料名： Jisuanji Kexue  (Jisuanji Kexue)
巻： 42  号： 9  ページ： 220-225  発行年： 2015年 
JST資料番号： C2530A  ISSN： 1002-137X  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： フレキシブルジョブショップスケジューリング問題は生産スケジューリングの分野で最も重要な最適化問題の一つであり,その複雑さと実生活における実際的応用に起因していた。大部分の研究は,すべてのジョブを完了するために必要な全時間であることのみに1つの目的のメークスパンに焦点を当てた。しかし,単一目的は実際の応用に不十分である可能性がある。,三つの目的,メイクスパン,総作業負荷,と臨界負荷を含む柔軟なジョブショップスケジューリング問題(FJSP)を解くための提案した新しいハイブリッド多目的アルゴリズム。効果的な染色体表現と遺伝的演算子を紹介した。非支配隣接免疫アルゴリズムを用いて,Pareto最適解を探すことである。探索性能を改善するために,三種類の局所探索戦略は,多目的アルゴリズムで設計し,組み合わせた。いくつかのデータ集合に関する計算結果は,提案したアルゴリズムは,一般的に他の代表的なアルゴリズムより優れていることを示した。さらに,実験は,局所探索戦略の有効性を検証した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 作業負荷 ,  遺伝 ,  近傍探索法 ,  臨界 ,  最適化問題 ,  染色体 ,  演算子 ,  *アルゴリズム
準シソーラス用語： データセット ,  探索性能 ,  Pareto最適解 ,  免疫アルゴリズム ,  メイクスパン ,  生産スケジューリング ,  *ジョブショップスケジューリング問題 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： ジョブショップスケジューリング問題 ,  多目的 ,  アルゴリズム