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J-GLOBAL ID：202002258318222501   整理番号：20A2701922

カッティングストック問題に関する集合被覆モデルの定式化における欲張りランダム化適応探索手順【JST・京大機械翻訳】

The greedy randomized adaptive search procedure method in formulating set covering model on cutting stock problem

著者 (5件)： Octarina S (Department of Mathematics, Universitas Sriwijaya, Indonesia) ,  Octarina S (Graduate School of Sciences, Universitas Sriwijaya, Indonesia) ,  Puspita F M (Department of Mathematics, Universitas Sriwijaya, Indonesia) ,  Puspita F M (Graduate School of Sciences, Universitas Sriwijaya, Indonesia) ,  Supadi S S (Institute of Mathematical Science, University of Malaya, Malaysia)
資料名： Journal of Physics: Conference Series  (Journal of Physics: Conference Series)
巻： 1663  号： 1  ページ： 012062 (6pp)  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5565A  ISSN： 1742-6588  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： 本研究は,Set Coveringモデルの定式化において,Greedyランダム化適応探索手順法を適用することを目的とする。Cutting Stock問題における選択切断パターンを,Greedyランダム化適応探索手順法によって生成して,次にそれらをSet Coveringモデルに定式化した。本研究では,4種類の項目を持つ単一ストックを用いた。Greedyランダム化適応探索手順法は最小トリム損失で切断パターンの最大数を示すことができる。データ解析に基づいて,Greedyランダム化適応検索手順法は,需要の上限の数に依存する異なるパターンを与えると結論できる。LINGO 13.0によって解決されたSet Coveringモデルは,最小トリム損失を有する最適切削パターンを示したが,まだアイテムの1つに製品が不足していた。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 切削 ,  *被覆 ,  データ解析 ,  *在庫量 ,  トリム ,  *定式化
準シソーラス用語： ランダム化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  その他のオペレーションズリサーチの手法  (KA03070E) ,  光通信方式・機器  (ND10000B)

タイトルに関連する用語 (8件)： カッティングストック問題 ,  集合 ,  モデル ,  定式化 ,  ランダム化 ,  適応 ,  探索 ,  手順