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J-GLOBAL ID：201702282504458385   整理番号：17A1774763

二目的マルチスキル資源制約付きプロジェクトスケジューリング問題を解くためのNSGA-IIにおける効率的選択演算子【Powered by NICT】

Efficient selection operators in NSGA-II for solving bi-objective multi-skill resource-constrained project scheduling problem

著者 (3件)： Myszkowski Pawel B. (Wrocl/aw University of Science and Technology, Computational Intelligence Department, Wybrzeze Stanisl/awa Wyspianskiego, 50-370 Wrocl/aw, Poland) ,  Laszczyk Maciej (Wrocl/aw University of Science and Technology, Computational Intelligence Department, Wybrzeze Stanisl/awa Wyspianskiego, 50-370 Wrocl/aw, Poland) ,  Lichodij Joanna (Wrocl/aw University of Science and Technology, Computational Intelligence Department, Wybrzeze Stanisl/awa Wyspianskiego, 50-370 Wrocl/aw, Poland)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： FedCSIS  ページ： 83-86  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： 本論文では,2目的多能工資源制約付きプロジェクトスケジューリング問題を解くための適用非優越ソート遺伝的アルゴリズムIIで用いた選択演算子の多重分散を示した。欲張りアルゴリズムを用いたハイブリッド微分進化を研究問題に非常にうまく作動することが証明されているのでは多目的解空間をプローブした。多目的アプローチは潜在的パレートフロントを見出すために単一目的手法より性能が優れていることができるかどうかを決定した。追加修飾選択演算子とクローン防止法を紹介し,実験は,それらの利用に起因する効率の増加を示した。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： *遺伝的アルゴリズム ,  ソーティング ,  クローン ,  多重化 ,  プローブ
準シソーラス用語： パレートフロント ,  解空間 ,  微分進化 ,  欲張りアルゴリズム ,  *NSGA-II ,  *プロジェクトスケジューリング ,  *資源制約 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： マルチ ,  スキル ,  資源制約 ,  プロジェクトスケジューリング ,  NSGA-II ,  演算子