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J-GLOBAL ID：201702217562480035   整理番号：17A1773824

化粧品産業におけるハイブリッドジョブショップスケジューリングのための遺伝的アルゴリズムの適用【Powered by NICT】

Applying genetic algorithm for hybrid job shop scheduling in a cosmetic industry

著者 (4件)： Macias Edgar (Int. School of Economic and Management Sciences, Universidad de la Sabana, Bogota ́, Colombia) ,  Niebles Fabricio (Institute of Information Systems (IWI), Universitaet Hamburg, Hamburg, Germany) ,  Jimenez Genett (Dept. of Industrial Process Engineering, Institucion Universitaria ITSA, Soledad - Atla ́ntico, Colombia) ,  Neira Dionicio (Dept. of Industrial Engineering, Universidad de la Costa CUC, Barranquilla, Colombia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CoDIT  ページ： 1015-1024  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究では,化粧品産業,コロンビアにあるフレキシブルジョブショップにおけるジョブの与えられた集合のスケジューリング,プロセスの固有の複雑さと関与する変数の量の多くを考慮に入れることの問題を考察し,この問題は強い意味でNP困難と考えられている。,ほんのわずかな場合,一般的に,産業の現実を反映しない合理的な計算時間で解を見出し,最適化することが可能である。その理由のために,遅延ジョブの数を最小化するために,低計算量で,決定ジョブの最良割当するために,代替法としてメタヒューリスティックスの使用が提案されている。この最適化目的は,顧客サービスを改善するための会社に可能にするであろう。遺伝的アルゴリズム(GA)を提案した。ChiangとFuによる文献の提案した手法と事例を比較する計算実験を行った。結果はGAアルゴリズムの効率性を示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 計算量 ,  NP困難 ,  *遺伝的アルゴリズム ,  CPU時間 ,  コロンビア共和国 ,  *アルゴリズム ,  *スケジューリング ,  *化粧品 ,  最適化
準シソーラス用語： 顧客サービス ,  メタヒューリスティクス , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 工程管理  (KB03030P)

タイトルに関連する用語 (4件)： 化粧品 ,  産業 ,  ジョブショップスケジューリング ,  遺伝的アルゴリズム