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J-GLOBAL ID：201802221315830821   整理番号：18A1621886

時間とコストを考慮した混合モデル組立ラインのシーケンス最適化【JST・京大機械翻訳】

Sequencing Optimization of Mixed-Model Assembly Line for Considering Time and Cost

著者 (4件)： Yongming Wu (Modern Manufacturing Key Laboratory of Guizhou University Guiyang, Guizhou University, China) ,  Yanxia Xu (Modern Manufacturing Key Laboratory of Guizhou University Guiyang, Guizhou University, China) ,  Han Zhang (Modern Manufacturing Key Laboratory of Guizhou University Guiyang, Guizhou University, China) ,  Lifei Luo (Modern Manufacturing Key Laboratory of Guizhou University Guiyang, Guizhou University, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICCSEC  ページ： 196-199  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： 混合モデル組立ラインにおける配列最適化問題を目的として,アイドル/過負荷時間における作業者の異なるコストに関して,配列モデルを構築した。同時に全アイドル/過負荷コストを最小化し,全製品セットアップ時間を最適化目的として考慮した。さらに,モデルを構築するために,新しい改良粒子群最適化(PSO)アルゴリズムを提案した。このアルゴリズムにおいて,初期の母集団分布を逆学習最適化に導入して,それは探索効率を改良することができた。特定の例は,改良PSOアルゴリズムが混合モデル組立ライン配列決定に関する問題を効果的に解決できることを示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 学習 ,  過負荷 ,  *最適化 ,  *組立ライン ,  最適化問題 ,  母集団 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 探索効率 ,  粒子群最適化 ,  *混合モデル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 混合モデル ,  組立ライン ,  シーケンス ,  最適化