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J-GLOBAL ID:201902252898687805   整理番号:19A2574279

労働者の柔軟性を考慮したエネルギー効率の良いフレキシブルフローショップスケジューリング【JST・京大機械翻訳】

Energy-efficient flexible flow shop scheduling with worker flexibility
著者 (8件):
資料名:
巻: 141  ページ: Null  発行年: 2020年 
JST資料番号: W0178A  ISSN: 0957-4174  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:
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古典的な柔軟なフローショップスケジューリング問題(FFSP)は機械の柔軟性を考慮するだけである。これまで,関連文献は作業者の柔軟性を持つFFSPを研究しておらず,実際の製造システムで広く見られている。作業者の柔軟性は生産効率と生産性に大きく影響する。さらに,環境汚染とエネルギー消費の増加により,製造業者はエネルギー効率を改善するための革新的な方法を必要とする。本論文では,機械と作業者の柔軟性と同時に処理時間,エネルギー消費および労働者コスト関連因子を同時に考慮する,作業者柔軟性(EFFSPW)を有するエネルギー効率の高いFFSPを提案した。次に,ハイブリッド進化アルゴリズム(HEA)を提案したEFFSPWを解くために提示し,そこではいくつかの有効演算子と新しい可変近傍探索手法を設計した。EFFSPWの54ベンチマーク例を含む包括的実験を行い,Taguchi解析を用いて,HEAに対する主要パラメータの最良組合せを決定した。実験結果は,提案したHEAが,2つの他のよく知られたアルゴリズムと比較して,これらのベンチマークインスタンスの大部分に対してより良い解を得ることができ,解の質と計算効率の両方に関して優れた性能を実証することを示した。Copyright 2019 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (2件):
分類
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図形・画像処理一般  ,  人工知能 
タイトルに関連する用語 (3件):
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