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J-GLOBAL ID：201702218673594854   整理番号：17A1783657

多目的ショウジョウバエアルゴリズムに基づく低炭素におけるジョブショップスケジューリングとスケジューリングの統合最適化に基づく最適化アルゴリズムを提案した。【JST・京大機械翻訳】

Integrated Optimization of Workshop Layout and Scheduling to Reduce Carbon Emissions Based on a Multi-objective Fruit Fly Optimization Algorithm

著者 (2件)： Liu Qiong (華中科技大学数字制造装備与技術国家重点実験室 武漢 430074) ,  Zhao Haifei (華中科技大学数字制造装備与技術国家重点実験室 武漢 430074)
資料名： Jixie Gongcheng Xuebao  (Jixie Gongcheng Xuebao)
巻： 53  号： 11  ページ： 122-133  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0292A  ISSN： 0577-6686  CODEN： CHHKA2  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： 従来の作業場配置とスケジューリング最適化は別々に別々に行われ、単独作業場の配置最適化時には、加工物の各工程の加工設備がすでに確定されていると仮定されている。一方,単独運転最適化は,工場配置の決定後に行われるが,この最適化方式は,異なる配置による機械加工設備の間の距離の影響を無視し,それにより,プロセス間の運搬時間に影響を及ぼし,そして,スケジューリング結果に影響を及ぼす。そのため、工場の製造過程における総炭素排出と総完了時間を最小にすることを目的とする工場配置とスケジューリング統合最適化モデルを提案した。このモデルを解くために,多目的ショウジョウバエ最適化アルゴリズム(Multi-objective fruit fly optimization algorithm,MFOA)を設計した。MFOAのグローバル探索能力を強化して,アルゴリズムの安定性を維持するために,ハイブリッドステップサイズに基づく嗅覚探索を設計した。ショウジョウバエ個体群の協力を増加させるために,局所的最適化を避けるためにグローバルな協力機構を導入した。MFOAによる多目的問題を扱うために,非支配的ランク付け方法を導入して,多目的最適化アルゴリズムの有効性を例示するために用例を用いた。統合最適化の結果をジョブショップスケジューリングの結果と比較して,提案した統合最適化モデルはより低い炭素排出を得ることができて,モデルの有効性を証明した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 生産工程 ,  機械工作 ,  個体群 ,  工作物 ,  *ジョブショップスケジューリング ,  *最適化 ,  等級づけ ,  プラントレイアウト ,  モデル ,  *アルゴリズム ,  *スケジューリング ,  *ショウジョウバエ
準シソーラス用語： 作業場 ,  *最適アルゴリズム ,  *同時最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 炭素排出 ,  総合的職場配置とスケジューリング最適化 ,  多目的果実は飛行最適化アルゴリズム ,  ハイブリッドステップに基づく匂い探索

分類 (1件)： 工程管理  (KB03030P)

タイトルに関連する用語 (8件)： ショウジョウバエ ,  アルゴリズム ,  炭素 ,  ジョブショップスケジューリング ,  スケジューリング ,  統合最適化 ,  最適化アルゴリズム ,  提案