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J-GLOBAL ID：201702258751588821   整理番号：17A1632803

Q学習効果を有する部分的に柔軟なジョブショップスケジューリング問題を解く分散アプローチ【Powered by NICT】

A distributed approach solving partially flexible job-shop scheduling problem with a Q-learning effect

著者 (3件)： Bouazza W. (Computer Sciences Department, University of Oran 1 Ahmed Ben Bella, ALGERIA) ,  Sallez Y. (LAMIH-CNRS, Department of Production Systems. University of Valenciennes & Hainaut-Cambresis, FRANCE) ,  Beldjilali B. (Computer Sciences Department, University of Oran 1 Ahmed Ben Bella, ALGERIA)
資料名： IFAC PapersOnLine  (IFAC PapersOnLine)
巻： 50  号： 1  ページ： 15890-15895  発行年： 2017年 
JST資料番号： W3101A  ISSN： 2405-8963  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： 新技術の出現は,製造パラダイムを形質転換し,「スマート」工場の出現を促進する。現代生産ツールの柔軟性増加は,スケジューリング複雑性を増大させる。本研究では,インテリジェント生成物に基づく階層的アプローチを用いた部分的に柔軟なジョブショップスケジューリング問題を扱うために提案した。製造プロセスによれば,知的製品(IP)はサービスプロバイダからサービスの集合を必要とする。IPは,現在のスケジューリング状況を正確にデータ収集する。この文脈を使用することと補強材のQ学習手法を適用し,インテリジェント産物は複雑なスケジューリング問題に対処するための最も適切な機械選択則とディスパッチングルールを選択し,適用した。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： 生産工程 ,  補強材料 ,  *スケジューリング ,  データ収集 ,  選択則 ,  柔軟性 ,  *ジョブショップ
準シソーラス用語： サービスプロバイダ ,  複雑性 ,  *ジョブショップスケジューリング問題 ,  *Q学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： サイバーフィジカルシステム ,  フレキシブル・ジョブショップ・スケジューリング ,  ディスパッチングルール ,  Q学習 ,  マルチエージェントシステム

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (2件)： 学習効果 ,  ジョブショップスケジューリング問題