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J-GLOBAL ID：201702224719745417   整理番号：17A1504304

最適ヘリコプタルーティングと乗組員のピックアップとデリバリーのための新しい数学的モデルとハイブリッドグルーピング進化戦略アルゴリズム【Powered by NICT】

New mathematical models and a hybrid Grouping Evolution Strategy algorithm for optimal helicopter routing and crew pickup and delivery

著者 (2件)： Abbasi-Pooya Amin (Faculty of Industrial and Systems Engineering, Tarbiat Modares University, Tehran, Iran) ,  Husseinzadeh Kashan Ali (Faculty of Industrial and Systems Engineering, Tarbiat Modares University, Tehran, Iran)
資料名： Computers & Industrial Engineering  (Computers & Industrial Engineering)
巻： 112  ページ： 35-56  発行年： 2017年 
JST資料番号： D0502B  ISSN： 0360-8352  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 沖合領域に位置するほとんどジャケット設備は,ヘリコプタ,石油とガス会社に大きな運転コストを課すと乗員の毎日の輸送を必要とする。乗務員交換コストを節約するために,毎日の飛行スケジュールを起終点旅程,sortieing,飛行長さ,容量と陸上ベースに乗務員の到着時間に関連する全ての制約が満たされるように計画されなければならないと最終出撃の仕上げ時間は最小化される。ヘリコプタ経路選定と乗務員交換問題に対して,二種類の数学モデルは,ノードとアークが定義される方法が異なる開発され,従って,決定変数方法を定義した。これらのモデルは11までのジャケット試験問題と28乗務員のための最適性,South Parsガス田,世界最大のガス田,11までのジャケットと46乗客の実際の事例について解いた。South Parsガス田のと大きいサイズの問題,グルーピング問題である問題の性質を与えるのための将来の拡張を考慮して,ハイブリッドグルーピング進化戦略(HGES),新しいアルゴリズムは飛行出動の組成に基づくよりもむしろ単離における各ノードで作動する機能を提案した。いくつかの発見的方法と局所探索アルゴリズムは,その性能を向上させるためのGESの体に組み込んだ。大量の計算実験はHGESである運用のための適合時間の許容量の良好な解を生成できることを実証し,粒子群最適化(PSO)と純粋なグルーピング進化戦略アルゴリズムと比較した。GUIも「による眼」に基づいてである電流法の複雑さと非効率性を除去するために設計した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  近傍探索法 ,  石油 ,  乗客 ,  経路選定 ,  許容量 ,  *乗務員 ,  取替問題 ,  *数学モデル ,  発見的方法 ,  *ヘリコプタ ,  電流 ,  ガス田
準シソーラス用語： 粒子群最適化 ,  *進化戦略 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： ヘリコプタ経路選定問題 ,  乗員ピックアップと配送問題 ,  石油・ガスロジスティックス ,  ハイブリッドグルーピング進化戦略

分類 (2件)： その他のオペレーションズリサーチの手法  (KA03070E) ,  数理計画法  (KA03030M)

タイトルに関連する用語 (9件)： ヘリコプタ ,  ルーティング ,  乗組員 ,  ピックアップ ,  デリバリー ,  数学的モデル ,  グルーピング ,  進化戦略 ,  アルゴリズム