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J-GLOBAL ID：201702246840965356   整理番号：17A1022292

クロスドッキングセンターにおけるトラック・スケジューリング問題のための下限と強い発見的方法の開発【Powered by NICT】

Developing a lower bound and strong heuristics for a truck scheduling problem in a cross-docking center

著者 (3件)： Golshahi-Roudbaneh Amir (Department of Industrial Engineering, University of Science and Technology of Mazandaran, Behshahr, Iran) ,  Hajiaghaei-Keshteli Mostafa (Department of Industrial Engineering, University of Science and Technology of Mazandaran, Behshahr, Iran) ,  Paydar Mohammad Mahdi (Department of Industrial Engineering, Babol Noshirvani University of Technology, Babol, Iran)
資料名： Knowledge-Based Systems  (Knowledge-Based Systems)
巻： 129  ページ： 17-38  発行年： 2017年 
JST資料番号： T0426A  ISSN： 0950-7051  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 今日,経済的世界的発展,ロジスティックスは大きな問題であることが判明し,ある位置とそれ自身の特異的重要性を持っている。ロジスティクスの低下時間と減少コストの両方は,供給チェーン管理の重要な目標であると考えられる。これらの目標を達成する方法の一つは,ほとんどその望ましい性能にもかかわらず組織により懸念されてたクロスドッキングシステムを使用することである。に加えて,最近の関連論文によれば,問題を解決するために両ヒューリスティックスとメタヒューリスティックスを利用してこの研究分野における興味ある話題である。,本論文では,受信と出荷トラック配列のための最適を見つけるために,著者らはハイブリッド一と共に五メタヒューリスティックスを採用した。さらに,二つの発見的方法は最初に文献で提案された以前のものと比較して良好な解を生成するこの研究分野を開発した。に加えて,Taguchiapproachを用いて,アルゴリズムのパラメータを調整することである。開発したヒューリスティックスとメタヒューリスティックスの結果については相互に比較し,解の品質と計算実行時間のような異なる評価基準の意味で以前の関連研究によって得られた結果と比較した。添加では,アルゴリズムの性能を正確に,新しい下界を開発した。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： 品質 ,  *スケジューリング ,  *発見的方法 ,  出荷 ,  評価基準 ,  ロジスティックス ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 下界 ,  実行時間 ,  メタヒューリスティクス ,  サプライチェーンマネジメント , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： クロスドッキング ,  トラックスケジューリング ,  発見的方法 ,  ハイブリッドメタヒューリスティック ,  下限

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： トラック ,  スケジューリング ,  問題 ,  下限 ,  発見的方法 ,  開発