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J-GLOBAL ID：202002299986393074   整理番号：20A1835009

超発見的遺伝的アルゴリズムはファジィフレキシブルジョブショップスケジューリングを解く。【JST・京大機械翻訳】

Hyper-heuristic genetic algorithm for solving fuzzy flexible job shop scheduling problem

著者 (5件)： Li Shanghan (昆明理工大学信息工程与自動化学院,云南昆明,650500) ,  Hu Rong (昆明理工大学信息工程与自動化学院,云南昆明650500;昆明理工大学机電工程学院,云南昆明650500) ,  Qian Bin (昆明理工大学信息工程与自動化学院,云南昆明650500;昆明理工大学机電工程学院,云南昆明650500) ,  Zhang Ziqi (昆明理工大学信息工程与自動化学院,云南昆明,650500) ,  Jin Huaiping (昆明理工大学信息工程与自動化学院,云南昆明,650500)
資料名： Kongzhi Lilun yu Yingyong  (Kongzhi Lilun yu Yingyong)
巻： 37  号： 2  ページ： 316-330  発行年： 2020年 
JST資料番号： W1473A  ISSN： 1000-8152  CODEN： KLYYEB  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： 本文では、ハイブリッド超発見遺伝的アルゴリズム(HHGA)を提案し、三角ファジィ数を用いて工作物加工時間を表現するファジィフレキシブルジョブショップスケジューリング問題(FFJSP)を解き、最適化目標は最大ファジー完了時間(すなわちmakespan)を最小化することである。まず第一に,既存の三角形ファジィ数規則化判定基準の特性を詳細に分析して,大きい操作の近似誤差と曖昧さを十分考慮して,より正確な三角形ファジィ数規則化判定基準を設計して,FFJSPと他のスケジューリング問題の解の目的関数値を合理的に計算することができた。次に,HHGAは,FFJSP解空間の異なる領域の効率的探索を実現するために,2つの層に分け,そして,6つの特定の操作(すなわち,6つの有効近傍操作)の配列最適化を,適応突然変異演算子を有する遺伝的アルゴリズムによって,実行した。低層は高層で得られた各配列を発見的アルゴリズムとし、低層対応個体に対して操作を行い、コンパクトな可変近傍局所探索を実行し、新たな個体を生成し、同時にシミュレーテッドアニーリング機構を加えて探索が局所極小に陥ることを避けた。最後に,シミュレーション実験とアルゴリズムの比較は,提案した分類基準とHHGAの有効性を証明した。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 ,  加工時間 ,  *スケジューリング ,  近似法 ,  *ジョブショップスケジューリング ,  目的関数 ,  シミュレーテッドアニーリング ,  *遺伝的アルゴリズム ,  近傍探索法
準シソーラス用語： ファジィ数 ,  発見的アルゴリズム ,  解空間 ,  ジョブショップスケジューリング問題 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： システム設計・解析  (IA02030D)

タイトルに関連する用語 (2件)： 発見 ,  遺伝的アルゴリズム