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J-GLOBAL ID：201802256941835284   整理番号：18A1397451

劣化効果による多状態生産システムのスケジューリングと維持統合最適化【JST・京大機械翻訳】

Integrated optimization of scheduling and maintenance in multi-state production systems with deterioration effects

著者 (4件)： Yang Hongbing (蘇州大学机電工程学院,江蘇蘇州210006;广東工業大学广東省計算机集成制造重点実験室,广東广州510006) ,  Chen Lu (蘇州大学机電工程学院,江蘇蘇州,210006) ,  Cheng Ming (蘇州大学城市軌道交通学院,江蘇蘇州,210006) ,  Tao Laifa (北京航空航天大学可靠性与系統工程学院,北京,100191)
資料名： Jisuanji Jicheng Zhizao Xitong  (Jisuanji Jicheng Zhizao Xitong)
巻： 24  号： 1  ページ： 80-88  発行年： 2018年 
JST資料番号： C2700A  ISSN： 1006-5911  CODEN： JJZXFN  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： 設備劣化効果の維持と生産スケジューリングのカップリング関係に対する影響を探索するため、多態単機生産システムのスケジューリングと予防保全の統合最適化について研究した。予防保全費,工作物の加工コスト,およびワークショップの返信値に基づいて,無限段階の平均期待報酬Markov決定モデルを確立した。モデル最適化方程式に基づいて,Markov決定モデルを解くための無モデル強化学習アルゴリズムを設計して,従来の動的プログラミングアルゴリズムの次元災害とモデル災害を解決した。この無モデル強化学習の性能を評価するために,無限段階平均期待報酬に基づく発見的解法アルゴリズムを設計して,実験結果は,このモデルのない強化学習アルゴリズムの有効性を示した。最後に、この強化学習アルゴリズムのパラメーターに対して敏感性分析を行い、各パラメーターがアルゴリズムの性能に与える影響を検討し、アルゴリズムの設計及び性能向上に相応の実験根拠を提供した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *最適化 ,  予防保全 ,  *生産システム ,  強化学習 ,  *スケジューリング ,  アルゴリズム ,  モデル ,  発見的方法 ,  学習アルゴリズム ,  工作物 ,  動的計画法
準シソーラス用語： アルゴリズム設計 ,  敏感性 ,  生産スケジューリング ,  *同時最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： multi-state systems ,  integrated optimization ,  reinforcement learning ,  deterioration effects ,  production scheduling ,  preventive maintenance

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (2件)： スケジューリング ,  統合最適化