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J-GLOBAL ID：202002263527442434   整理番号：20A0650563

不完全アイテムの乱数による確率的結合補充のための裸骨微分進化【JST・京大機械翻訳】

The bare-bones differential evolutionary for stochastic joint replenishment with random number of imperfect items

著者 (5件)： Cui Ligang (School of Economics and Management, Chongqing Jiaotong University, Chongqing 400074, China) ,  Deng Jie (Intellectual Property Institution of Chongqing, Chongqing University of Technology, Chongqing 400054, China) ,  Zhang Yajun (School of Business Administration, Guizhou University of Finance and Economics, Guiyang 550025, China) ,  Zhang Zijian (School of Economics and Management, Chongqing Jiaotong University, Chongqing 400074, China) ,  Xu Maozeng (School of Economics and Management, Chongqing Jiaotong University, Chongqing 400074, China)
資料名： Knowledge-Based Systems  (Knowledge-Based Systems)
巻： 193  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： T0426A  ISSN： 0950-7051  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： eビジネス実行において,顧客の需要における不確実性だけではなく,マーケティングサイドからの大きなリスクを引き起こすだけでなく,マルチアイテムの不完全な品質も供給側で大きな損失を引き起こす。そこで,本論文では,最初に確率的要求とランダム数の不完全アイテムを同時に考慮した共同補充問題(IJRP)を提案し,メタ発見的,すなわち,BBDEアルゴリズムを,IJRP問題を解くための連続変数と離散変数を含む解構造に基づいて再設計した。集中的な数値実験を通して,BBDEは,最良のTC,最低平均値,最小の標準誤差および最小の計算時間を見出す観点で,3つの小規模JRPs(GJRP,SJRPおよびIJRP)に対する遺伝的進化アルゴリズム(GA)および粒子群最適化(PSO)アルゴリズムより優れていることを証明した。BBDEはDEおよびBBPSOと比較していくつかの大規模IJRPを解くことにおいて大きな効率を示し,大規模IJRPに対するBBDEの限界もまた報告し解析した。Copyright 2020 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： 不確実性 ,  遺伝 ,  再設計 ,  品質 ,  アルゴリズム ,  マーケティング ,  *乱数
準シソーラス用語： 粒子群最適化 ,  進化的アルゴリズム ,  標準誤差 ,  数値実験 ,  連続変数 ,  eビジネス ,  *微分進化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： B2C ,  多項目 ,  確率的需要 ,  不完全項目 ,  進化的アルゴリズム

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 乱数 ,  確率 ,  補充 ,  微分進化