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J-GLOBAL ID：201902277612797503   整理番号：19A0998372

フローショップスケジューリング問題のための微分進化に基づくハイブリッド多目的進化アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Hybrid multiobjective evolutionary algorithm based on differential evolution for flow shop scheduling problems

著者 (4件)： Zhang Wenqiang (College of Information Science and Engineering, Henan University of Technology, China) ,  Wang Yu (College of Information Science and Engineering, Henan University of Technology, China) ,  Yang Yang (School of Logistics Engineering, Shanghai Maritime University, China) ,  Gen Mitsuo (Fuzzy Logic Systems Institute/Tokyo University of Science, Japan)
資料名： Computers & Industrial Engineering  (Computers & Industrial Engineering)
巻： 130  ページ： 661-670  発行年： 2019年 
JST資料番号： D0502B  ISSN： 0360-8352  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,微分進化(HMOEA/DE)に基づくハイブリッド多目的進化アルゴリズムを提案し,マクスパンと遅延を同時に最小化する基準により,フローショップスケジューリング問題(FSP)を解いた。最初に,HMOEA/DEにおけるハイブリッド多目的進化アルゴリズム(HMOEA)をグローバル探索戦略として設計して,それはパレートフロンティアの中心と端部領域に向けて収束と分布性能を急速に改良した。第二に,微分進化(DE)戦略をHMOEAと組み合わせて,HMOEAによって得られたエリート母集団に関する収束と分布性能をさらに強化するための局所探索機構とした。2つのDE突然変異演算子をエリート母集団における個体のために設計した。ひとつは個々の個体の性能をさらに向上させることであり,もう一つは個体をランダムに強化するために役に立つ。数値比較により,HMOEA/DEの有効性は,ベンチマークテスト問題およびFSPに関する収束および分布性能において,DEなしで,従来の多目的進化アルゴリズムより優れていた。一方,異なるDE方法の利点および欠点を検証した。Copyright 2019 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *フローショップスケジューリング ,  高速度 ,  母集団 ,  有効性 ,  近傍探索法
準シソーラス用語： ベンチマークテスト ,  突然変異演算子 ,  *多目的進化アルゴリズム ,  *微分進化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 多目的進化的アルゴリズム ,  微分進化 ,  フローショップスケジューリング問題

分類 (1件)： 工程管理  (KB03030P)

タイトルに関連する用語 (4件)： フローショップスケジューリング ,  問題 ,  微分進化 ,  多目的進化アルゴリズム