文献

J-GLOBAL ID：201802236796756149   整理番号：18A1177668

タブー探索と大近隣都市探索に基づくハイブリッドアルゴリズムによる車両ランキング問題の解決【JST・京大機械翻訳】

A hybrid algorithm based on tabu search and large neighbourhood search for car sequencing problem

著者 (4件)： Zhang Xiangyang (Faulty of Maritime and TransportationNingbo UniversityNingboChina) ,  Gao Liang (Faulty of Maritime and TransportationNingbo UniversityNingboChina) ,  Wen Long (Faulty of Maritime and TransportationNingbo UniversityNingboChina) ,  Huang Zhaodong (Faulty of Maritime and TransportationNingbo UniversityNingboChina)
資料名： Journal of Central South University  (Journal of Central South University)
巻： 25  号： 2  ページ： 315-330  発行年： 2018年 
JST資料番号： W1117A  ISSN： 2095-2899  CODEN： JCSUBS  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： 自動車のランキング問題は,混流組立ライン上の複数の車種からなる一つの加工シーケンスであり,1つのハイブリッドアルゴリズムは,最小の違反数のシーケンスを探索するために使用される。このハイブリッドアルゴリズムはタブー探索と大近傍探索をアルゴリズムフレームワークとし、二つのコンポーネントを結合してアルゴリズムの性能を高めた。1つは平行な発見的方法であり、一連の初解を高品質の解を選択するために用いる、もう1つは小近傍探索であり、さらに新解の品質を改進する。計算結果により、109個の問題の公共テスト集合に対して、このアルゴリズムは100個の既知最適解が得られ、89個の問題で最適解を得る成功率は100%であることが分かった。結果は,アルゴリズムが効率的,効率的,およびロバストであることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 品質 ,  自動車 ,  *アルゴリズム ,  発見的方法 ,  ロバスト性 ,  近傍探索法 ,  *都市 ,  組立ライン ,  *タブー探索 ,  *等級づけ
準シソーラス用語： 成功率 ,  最適解 ,  高品質 ,  車種 ,  *ハイブリッドアルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： car sequencing problem ,  large neighborhood search ,  tabu search ,  ratio constraint

分類 (4件)： ネットワーク法  (KA03040X) ,  システム最適化手法  (IA02050Z) ,  数値計算  (JE02000J) ,  輸送管理  (TB01060R)

タイトルに関連する用語 (6件)： タブー探索 ,  都市 ,  探索 ,  ハイブリッドアルゴリズム ,  ランキング ,  問題