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J-GLOBAL ID：201802267808415218   整理番号：18A0289572

クラウド製造のための大規模サービス合成への応用を用いた複数集団並列自己適応型微分人工蜂コロニーアルゴリズム【Powered by NICT】

Multi-population parallel self-adaptive differential artificial bee colony algorithm with application in large-scale service composition for cloud manufacturing

著者 (2件)： Zhou Jiajun (School of Mechanical and Automotive Engineering, South China University of Technology, Guangzhou 510640, China) ,  Yao Xifan (School of Mechanical and Automotive Engineering, South China University of Technology, Guangzhou 510640, China)
資料名： Applied Soft Computing  (Applied Soft Computing)
巻： 56  ページ： 379-397  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2175A  ISSN： 1568-4946  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)

抄録/ポイント： 新しいサービス指向スマート製造パラダイムとして,クラウド製造(CMfg)は完全に社会に向けて生産能力の共有と循環を目指し,複合CMfgサービス最適選択(CCSOS)は,顧客ニーズやビジネス要件を満たすために複合複雑なサービスとして結合する適切なサービスを選択することが関連する。このような組成はNP困難な複雑性を持つ最も困難な組合せ最適化問題の一つである。このようなNP困難CCSOS問題に対して,本研究では,新しいアプローチ,多集団並列自己適応型微分人工ハチコロニー(MPsaDABC)アルゴリズムを提案した。提案したアルゴリズムは,多重並列亜集団,それらの各々は,微分進化(DE)から借用した異なる変異戦略に従って発展する採餌ハチのための摂動を受けた食物源を生成することを採用し,各変異戦略の制御パラメータを独立に適用した。さらに,各亜集団のサイズは探索プロセスから得た情報に基づいて動的に調整した。異なるスケールCCSOS問題のは,提案したアルゴリズムの有効性を検証するために実施した,実験結果は,提案したアルゴリズムが他のハイブリッドおよび単一集団アルゴリズムよりも優れた性能,特に複雑なCCSOS問題を持つことを示した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *微分 ,  変異 ,  食品 ,  NP困難 ,  生産能力 ,  *アルゴリズム ,  組合せ最適化問題
準シソーラス用語： 採餌 ,  微分進化 ,  人工ハチコロニー ,  複雑性 ,  サービス指向 ,  *人工ハチコロニーアルゴリズム ,  *自己適応 ,  *サービス合成 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： クラウド製造 ,  サービス組成 ,  多集団 ,  微分進化 ,  人工蜂コロニーアルゴリズム

分類 (5件)： 生産工学一般  (KB01000U) ,  工程管理  (KB03030P) ,  計算機網  (JC03000K) ,  計算理論  (JB02000A) ,  その他のオペレーションズリサーチの手法  (KA03070E)

タイトルに関連する用語 (8件)： クラウド製造 ,  大規模 ,  サービス合成 ,  応用 ,  集団 ,  自己適応 ,  微分 ,  人工蜂コロニーアルゴリズム