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J-GLOBAL ID:201902260585978253   整理番号:19A0492107

分解ラインバランシング問題のためのエントロピーに基づく適応ハイブリッド粒子群最適化【JST・京大機械翻訳】

An Entropy-Based Adaptive Hybrid Particle Swarm Optimization for Disassembly Line Balancing Problems
著者 (4件):
資料名:
巻: 19  号: 11  ページ: 596  発行年: 2017年 
JST資料番号: U7179A  ISSN: 1099-4300  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: スイス (CHE)  言語: 英語 (EN)
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製品分解効率を向上させるために,分解ラインバランス問題(DLBP)を,分解階層情報グラフ(DHIG)を構築することによって,指示および加重グラフにおける最適経路を探索する問題に変換した。次に,分解シーケンスの特性を組み合わせて,エントロピーベースの適応ハイブリッド粒子群最適化アルゴリズム(AHPSO)を提示した。本アルゴリズムにおいて,エントロピーを導入して,母集団多様性の変化傾向を測定して,次元学習,交差および突然変異演算子を用いて,実行可能な分解解法(FDS)を生み出す確率を増加させた。提案した方法論の性能を文献で利用可能な一次問題事例で試験し,結果を他の進化アルゴリズムと比較した。結果は,提案したアルゴリズムが複雑なDLBPを解決するために効率的であることを示した。Copyright 2019 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (2件):
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人工知能  ,  その他のオペレーションズリサーチの手法 

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