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J-GLOBAL ID：201802230363469800   整理番号：18A1898695

連続領域遺伝的アルゴリズムを用いたロジスティックネットワークにおける資源分布のための知的サポート【JST・京大機械翻訳】

Intelligent Support for Resource Distribution in Logistic Networks Using Continuous-Domain Genetic Algorithms

著者 (2件)： Wieczorek Lukasz (Institute of Information Technology, Lodz University of Technology, L/o ́dz ́, Poland) ,  Ignaciuk Przemyslaw (Institute of Information Technology, Lodz University of Technology, L/o ́dz ́, Poland)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： DSMP  ページ： 424-429  発行年： 2018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： 本論文は,不確実な需要を受けるロジスティックネットワークにおける商品流通効率を改善する問題に取り組んだ。考慮したネットワークのクラスは,メッシュ相互接続構造を形成する2つのタイプのエンティティ制御ノードと外部ソースを含んでいる。事前に知られていない,時変需要に対する最適運転条件を見出すために,多数の計算機シミュレーションを行う必要がある。本研究において,連続領域探索による遺伝的アルゴリズム(GA)の応用を提案して,ネットワークにおける商品リフローを最適化した。目的は,高い顧客満足を確保しながら,保持コストを低減することである。集中化在庫管理政策を有するネットワーク状態空間モデルを用いて,GAは,与えられたネットワークトポロジーに対する政策パラメータを自動的に調整した。異なる統計分布に対する広範な試験により,分析内容を検証した。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： 計算機シミュレーション ,  *遺伝的アルゴリズム ,  相互接続 ,  *ネットワーク ,  不確実性 ,  顧客満足 ,  在庫管理 ,  集中化 ,  最適化
準シソーラス用語： 統計分布 ,  ネットワークトポロジー ,  状態空間モデル ,  最適運転 ,  エンティティ ,  商品流通 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 遺伝的アルゴリズム ,  資源 ,  分布