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J-GLOBAL ID：202002291111881207   整理番号：20A0926039

歴史的情報と制限演算子を用いてMOFJSPを解いた。【JST・京大機械翻訳】

Solving Multi-Objective FJSP Using Historical Information and Restriction Operator

著者 (2件)： Ji Xunsheng (江南大学 物聯网工程学院,江蘇 无錫 214122;物聯网技術応用教育部工程研究中心,江蘇 无錫 214122) ,  Cai Yiqing (江南大学 物聯网工程学院,江蘇 无錫,214122)
資料名： Jisuanji Gongcheng yu Yingyong  (Jisuanji Gongcheng yu Yingyong)
巻： 56  号： 2  ページ： 272-278  発行年： 2020年 
JST資料番号： C2533A  ISSN： 1002-8331  CODEN： JGYYAT  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： グリーン車間の実際の生産において、生産者はできるだけ短い時間内に要求に適合する多目的フレキシブルジョブショップ間のスケジューリング方案を要求した。個人履歴情報と制限演算子を用いて,フレキシブルジョブショップ間の最適スケジューリング問題を解く方法を提案した。多目的最適化目標を一組の標準量子問題に分解し,多目的最適化を多目的進化アルゴリズムによって最適化する。進化過程において、子世代の生成段階は歴史的情報を用いて、個体の改変量を高め、収束を加速させる。選択段階において、制限情報を持つ安定マッチング選択戦略を用いて、多様性のよい染色体個体群を次進化の父代個体群として選択し、個体群の多様性を保証した。実例シミュレーション結果は,既存のアルゴリズムと比較して,提案したアルゴリズムが,効率,コスト,およびエネルギー効率の3つの目標で,それぞれ0.8%,2.5%増加し,NSGA-II解法の1.4%,1.8%,4.8%より良いことを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  最適化 ,  シミュレーション ,  *スケジューリング ,  染色体 ,  生産者 ,  個体群 ,  エネルギー効率 ,  父親
準シソーラス用語： 多目的最適化 ,  NSGA-II ,  最適スケジューリング ,  多目的進化アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (3件)： 歴史的情報 ,  制限 ,  演算子