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J-GLOBAL ID：202002232080240228   整理番号：20A1863713

動的フレキシブルジョブショップスケジューリングのための適応型チャート化遺伝的プログラミング【JST・京大機械翻訳】

Adaptive charting genetic programming for dynamic flexible job shop scheduling

著者 (3件)： Nguyen Su (La Trobe University, Melbourne, Australia) ,  Zhang Mengjie (Victoria University of Wellington, Wellington, New Zealand) ,  Tan Kay Chen (City University of Hong Kong, Hong Kong)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： GECCO ’18  ページ： 1159-1166  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0698C  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 遺伝的プログラミングは,近年,生産スケジューリングヒューリスティックの自動設計に対する強力なアプローチと考えられている。柔軟で多様な表現により,遺伝的プログラミングが,広範囲の動的生産環境に対処するために,非常に競合的なスケジューリング発見的発見を発見することができる。しかしながら,複数のスケジューリング決定を扱うための洗練された発見的方法を開発することは,探索空間を大きく増大させ,遺伝的プログラミングのための大きな課題を提起する。この課題に取り組むために,新しい遺伝的プログラミングアルゴリズムを提案し,探索空間における探索領域の地図をインクリメンタルに構築して,潜在的発見的方法に向けて探索を適応的に誘導する。提案したアルゴリズムにおいて,発展した発見的方法の表現型特性に基づく探索領域の地図を効率的に生成して更新するために,成長しているニューラルガスと主成分分析を適用した。得られたマップに基づいて,代理支援モデルは,次世代で探索する発見的方法を決定する遺伝的プログラミングを助けるであろう。動的可撓性ジョブショップスケジューリング問題のためのスケジューリング発見的進化に適用するとき,提案したアルゴリズムは標準遺伝的プログラミングアルゴリズムと比較して優れた性能を示した。また,解析は,提案したアルゴリズムが既存の代理支援アルゴリズムより良い探索と開発のバランスをとることができることを示した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  自動設計 ,  *スケジューリング ,  表現型 ,  発見的方法 ,  柔軟性 ,  主成分分析 ,  *遺伝的プログラミング
準シソーラス用語： 探索空間 ,  組合せ最適化 ,  ヒューリスティック ,  生産スケジューリング ,  生産環境 ,  ジョブショップスケジューリング問題 ,  ニューラルガス , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 自動ヒューリスティックス設計 ,  組合せ最適化 ,  遺伝的プログラミング ,  スケジューリング

分類 (1件)： 工程管理  (KB03030P)

タイトルに関連する用語 (3件)： ジョブショップスケジューリング ,  チャート ,  遺伝的プログラミング