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J-GLOBAL ID：201802250317976256   整理番号：18A1359387

任意のリリース時間と非同一ジョブサイズを持つバッチ処理機械スケジューリング問題のための修正粒子群最適化アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

A modified particle swarm optimization algorithm for a batch-processing machine scheduling problem with arbitrary release times and non-identical job sizes

著者 (4件)： Zhou Hongming (College of Mechanical and Electronic Engineering, Wenzhou University, Wenzhou 325035, Zhejiang, China) ,  Pang Jihong (College of Mechanical and Electronic Engineering, Wenzhou University, Wenzhou 325035, Zhejiang, China) ,  Chen Ping-Kuo (Wenzhou Business College, Wenzhou 325035, Zhejiang, China) ,  Chou Fuh-Der (College of Mechanical and Electronic Engineering, Wenzhou University, Wenzhou 325035, Zhejiang, China)
資料名： Computers & Industrial Engineering  (Computers & Industrial Engineering)
巻： 123  ページ： 67-81  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0502B  ISSN： 0360-8352  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,非同一のジョブサイズとリリースデータを持つ単一バッチ処理機械問題に対する最大遅れを最小化するために,修正粒子群最適化(MPSO)アルゴリズムを提案した。MPSOアルゴリズムは多様化と局所探索戦略を基本粒子群最適化アルゴリズムに組み込んだ。この組込みにより,提案したアルゴリズムは,探索効率を高める探索と開発の間の良好なバランスを持つことができる。さらに,各粒子に対する関連値を計算するための動的計画法を提案した。MPSOアルゴリズムを,放出日付のない文献からの問題と,放出日付による新たに生成された問題において試験した。計算結果は,多様化戦略と局所探索法を組み合わせる利点を示した。提案したMPSOの性能は競争力がある。放出日付のない問題に対して,MPSOアルゴリズムは,80の最適解を見つけることができて,すべてのベンチマーク事例のために68の解法を改良することができた。ジョブリリース日付を持つ問題に対して,MPSOアルゴリズムは,同じ計算時間内の解の質に関して,他の2つのアルゴリズムよりも著しく優れていた。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  *スケジューリング ,  動的計画法 ,  *バッチ処理 ,  多様化 ,  ベンチマーク ,  CPU時間 ,  近傍探索法
準シソーラス用語： 最適解 ,  *粒子群最適化 ,  探索効率 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： バッチ処理機械 ,  非同一ジョブサイズ ,  スケジューリング ,  粒子群最適化

分類 (2件)： 数理計画法  (KA03030M) ,  工程管理  (KB03030P)

タイトルに関連する用語 (5件)： バッチ ,  処理機械 ,  スケジューリング ,  問題 ,  粒子群最適化アルゴリズム