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J-GLOBAL ID：201802292664915067   整理番号：18A1051782

資源制約付きプロジェクトスケジューリングへの応用を伴う因子型灰色オオカミ最適化法

FACTORED GREY WOLF OPTIMIZER WITH APPLICATION TO RESOURCE-CONSTRAINED PROJECT SCHEDULING

著者 (5件)： XIAO Weimin (Inst. of Acoustics, Chinese Acad. of Sci., Beijing, CHN) ,  XIAO Weimin (Univ. Chinese Acad. of Sci., Beijing, CHN) ,  DENG Haojiang (Inst. of Acoustics, Chinese Acad. of Sci., Beijing, CHN) ,  SHENG Yiqiang (Inst. of Acoustics, Chinese Acad. of Sci., Beijing, CHN) ,  HU Linlin (Inst. of Acoustics, Chinese Acad. of Sci., Beijing, CHN)
資料名： International Journal of Innovative Computing, Information and Control  (International Journal of Innovative Computing, Information and Control)
巻： 14  号： 3  ページ： 881-897  発行年： 2018年06月 
JST資料番号： F1199A  ISSN： 1349-4198  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,既存の灰色オオカミ最適化法(GWO)を改良するために,収束因子を適応させ,重み付き位置因子を追加することによって,FGWO(Factor Grey Wolf Optimizer)アルゴリズムを提案した。探索と利用プロセスをより良く適合させるために探索プロセスの反復中に収束因子の値を非線形に変化させ,そして反復が増加して灰色オオカミの階層が多様化するにつれて重みづけ位置因子を直線的に変化させた。FGWOアルゴリズムを良く知られたテスト関数でベンチマークして,その結果を,GWO,粒子群最適化(PSO),および蟻地獄最適化(ALO)に対するFGWOを比較することによって検証した。また,本論文では,資源制約付きプロジェクトスケジューリング問題(RCPSP)を解決するために,提案方法の応用を提示した。結果は,FGWOアルゴリズムがメタ発見法と比較して非常に競争力のある性能を提供することを示した。FGWOは,単峰性ベンチマーク関数の最適解を71.4%,2次最適解を14.3%,多峰性ベンチマーク関数の最適解を15.6%,2次最適解を21.9%,および複合ベンチマーク関数の最適解を50%得た。RCPSPを解いた結果は,FGWOがRCPSPを解くことにおいて高性能を示すことを証明した。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *スケジューリング ,  *最適化手法 ,  *制約条件 ,  灰色 ,  イヌ科 ,  最適化 ,  関数
準シソーラス用語： オオカミ ,  *プロジェクトスケジューリング ,  *資源制約 ,  多峰性関数 ,  粒子群最適化

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (27件)：

• W. A. Hussein, S. Sahran and S. N. H. S. Abdullah, The variants of the bees algorithm (BA): A survey, Artificial Intelligence Review, vol.47, no.1, pp.67-121, 2017.
• J. Perez, F. Valdez, O. Castillo and O. Roeva, Bat algorithm with parameter adaptation using interval type-2 fuzzy logic for benchmark mathematical functions, IEEE the 8th International Conference on Intelligent Systems (IS), pp.120-127, 2016.
• X. Yang and A. H. Gandomi, Bat algorithm: A novel approach for global engineering optimization, Engineering Computations, vol.29, no.5, pp.464-483, 2012.
• J. Kennedy and R. Eberhart, Particle swarm optimization, Proc. of IEEE International Symposium on Neural Networks, vol.4, pp.1942-1948, 1995.
• A. Ghodousian and M. R. Parvari, A modified PSO algorithm for linear optimization problem subject to the generalized fuzzy relational inequalities with fuzzy constraints (FRI-FC), Information Sciences, vols.418-419, pp.317-345, 2017.

タイトルに関連する用語 (7件)： 資源制約 ,  プロジェクトスケジューリング ,  応用 ,  因子 ,  灰色 ,  オオカミ ,  最適化