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J-GLOBAL ID：201802232394378410   整理番号：18A1898324

部分時間従業員のシフト割当のための複合染色体を用いた遺伝的アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

A Genetic Algorithm With Composite Chromosome for Shift Assignment of Part-time Employees

著者 (4件)： Xue Ning (ASAP Research Group, The University of Nottingham, School of Computer Science, UK) ,  Landa-Silva Dario (ASAP Research Group, The University of Nottingham, School of Computer Science, UK) ,  Triguero Isaac (ASAP Research Group, The University of Nottingham, School of Computer Science, UK) ,  Figueredo Grazziela P. (IMA Research Group, The University of Nottingham, School of Computer Science, UK)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： CEC  ページ： 1-8  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： 要員スケジューリング問題は,作業者へのシフトを割り当てることを含む複数のタスクを含む。目的は,通常,管理,労働者の非イオンと従業員の好みから生じる目的と制約を満足させることである。シフト割当問題は通常高度に制約され,解くことが困難である。この問題は,労働者が混合スキルを持つならば,さらに複雑になり得る。(ii)シフトの開始/終了時間が柔軟である場合;そして,(iii)割当の質を評価するとき,複数の判定基準が考慮される。本論文では,ほとんどの従業員がパートタイムを占める小売店で典型的に発生するシフト割当問題に取り組むために,複合染色体符号化を用いた遺伝的アルゴリズムを提案し,混合スキルを持ち,柔軟なシフトを必要とした。実世界小売店から抽出された多くの問題事例に関する実験は,良質な解を見つけることにおいて提案したアプローチの有効性を示した。ここで示された計算結果は,混合整数線形計画法モデルとして問題を定式化することによって得られた結果との比較を含み,次に,それを商用ソルバで解いた。結果は,提案した遺伝的アルゴリズムがこの困難な最適化問題を解決する際に効果的で効率的な性能を示すことを示した。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： 労働者 ,  *染色体 ,  スケジューリング ,  最適化問題 ,  定式化 ,  割当問題 ,  *遺伝的アルゴリズム ,  判定基準 ,  小売店
準シソーラス用語： ソルバ ,  混合整数線形計画法 ,  高品質 ,  *従業員 , 【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 (4件)： 従業員 ,  シフト ,  割当 ,  遺伝的アルゴリズム