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J-GLOBAL ID：201802223852603031   整理番号：18A1825424

PFSP問題を解くマルチスウォーム協調学習アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Multi-particle Swarm Optimization Co-learning Algorithm for Permutation Flow Shop Scheduling Problem

著者 (3件)： Qin Zhiwei (安徽理工大学電气与信息工程学院,安徽 淮南,232001) ,  Huang Yourui (安徽理工大学電气与信息工程学院,安徽 淮南,232001) ,  Xu Shanyong (安徽理工大学電气与信息工程学院,安徽 淮南,232001)
資料名： Anhui Ligong Daxue Xuebao (Ziran Kexue Ban)  (Anhui Ligong Daxue Xuebao (Ziran Kexue Ban))
巻： 38  号： 3  ページ： 76-81  発行年： 2018年 
JST資料番号： C3223A  ISSN： 1672-1098  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 最大の完成時間の最小化を目標とする置換流水車間スケジューリング問題に対して、多粒子群協調学習アルゴリズムを提案した。協調粒子群最適化(PSO)アルゴリズムに基づき,著者らは,エリートデータベース個体群と普通の個体群共同進化フレームワークを採用して,学習とコミュニケーションの方式を再構築した。エリートバンクの個体群は改良総合学習戦略を採用し、普通の個体群中の各サブグループは経験指導のエリート学習戦略を用いて局所探索を行う。また、エリート移動戦略を導入し、全体の個体群の情報交流と共進化を促進する。異なるスケール問題の事例と2つの最適化アルゴリズムの比較により,シミュレーション結果は,この提案アルゴリズムが,置換流水車の問題を解明するのに効果的であることを示している.。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： シミュレーション ,  スケジューリング ,  再構成 ,  コミュニケーション ,  個体群 ,  近傍探索法 ,  情報交換 ,  *学習アルゴリズム ,  *アルゴリズム
準シソーラス用語： 最適アルゴリズム ,  共進化 ,  学習戦略 ,  粒子群最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： cooperative ,  particle swarm optimization ,  local search ,  elite migration ,  permutation flow shop scheduling

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： マルチ ,  スウォーム ,  協調 ,  学習アルゴリズム