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J-GLOBAL ID:201802264908744042   整理番号:18A0343169

分布アルゴリズムの多目的分解に基づくMallowsモデル推定順列フローショップスケジューリング問題のための事例研究【Powered by NICT】

Multiobjective decomposition-based Mallows Models estimation of distribution algorithm. A case of study for permutation flowshop scheduling problem
著者 (4件):
資料名:
巻: 397-398  ページ: 137-154  発行年: 2017年 
JST資料番号: D0636A  ISSN: 0020-0255  CODEN: ISIJBC  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: オランダ (NLD)  言語: 英語 (EN)
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分散アルゴリズムの推定(EDAs)は広範囲の単一および多目的の最適化問題を解くための信頼性の高い代替手段になっている。最近,Mallowsモデル(MM)と一般化Mallowsモデル(GMM)のような距離ベース指数モデルは順列最適化問題を扱うためにEDAとの関連でそれらの有効性を実証した。本論文の目的は2つある。は多目的順列最適化問題を解くためのMallowsモデルのカーネル(MEDA/D MKフレームワーク)を用いた新しい一般的な多目的分割基EDAを導入した。第二に,MEDA/D MKの妥当性を実証するために,著者らは全フロー時間とメイクスパンを最小化する多目的順列フローショップスケジューリング問題(MoPFSP)を解くのに適用した。順列フローショップスケジューリング問題は,応用とアルゴリズム的挑戦の場に起因したこの種の最も研究されている問題の一つである。我々の実験結果は,MEDA/D MKはメイクスパンおよび総フロータイムを最小化するための調整特定の改良MOEA/D変異体よりも優れていることを示した。さらに,我々の手法を考慮ベンチマークのための文献で報告された最も良く知られた近似Paretoフロントと比較して比肩可能な結果を達成した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】
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