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J-GLOBAL ID：201802233740716405   整理番号：18A2120313

ハイブリッドマルチプロセッサタスクジョブショップスケジューリングの改良粒子群最適化アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Improved Particle Swarm Optimization Algorithm for Solving Hybrid Job-shop Scheduling with Multiprocessor Task

著者 (4件)： Di Yafei (北京林業大学 経済管理学院,北京,100083) ,  Fan Kun (北京林業大学 経済管理学院,北京,100083) ,  Wang Meng (北京林業大学 経済管理学院,北京,100083) ,  Li Xinning (北京林業大学 経済管理学院,北京,100083)
資料名： Xiaoxing Weixing Jisuanji Xitong  (Xiaoxing Weixing Jisuanji Xitong)
巻： 39  号： 9  ページ： 2107-2113  発行年： 2018年 
JST資料番号： C2136A  ISSN： 1000-1220  CODEN： XWJXEH  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： ジョブショップ製造において,工作物の加工工程は,処理機械(労働者,装置など)の同時に加工処理のシナリオを止める必要があり,ハイブリッドマルチプロセッサタスクジョブショップスケジューリングモデルを築き上げた。粒子群最適化(PSO)が局所最適に陥りやすいように,改良粒子群最適化(PSO)アルゴリズムをこの問題を解決するために提案した。そのうち、粒子群最適化アルゴリズムの改善作用には、コーディングメカニズムと復号メカニズム、設計反復メカニズムと早熟を避けるために導入する変異メカニズムが含まれる。改良粒子群最適化(PSO)アルゴリズムを,JSP問題の古典的計算に適用して,このアルゴリズムの有効性と安定性を検証して,次に,ハイブリッドマルチプロセッサ作業ジョブショップスケジューリング問題の用例を,シミュレーションして,実験結果は,このアルゴリズムが,効果的にプロセッサの利用率を改善できることを示した。そして,最大仕上げ時間を短縮した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  変異 ,  *マルチプロセッサシステム ,  労働者 ,  *ジョブショップ ,  工作物 ,  *ジョブショップスケジューリング ,  復号化 ,  *演算プロセッサ
準シソーラス用語： 利用率 ,  ジョブショップスケジューリング問題 ,  改善効果 ,  *粒子群最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

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)： マルチプロセッサ ,  タスク ,  ジョブショップスケジューリング ,  粒子群最適化アルゴリズム