文献

J-GLOBAL ID：202102213929643900   整理番号：21A0114457

カオス圧縮非線形パーティクルスウォーム最適化アルゴリズムは,ジョブショップスケジューリング問題を解明する。【JST・京大機械翻訳】

Chaotic compression nonlinear particle swarm optimization algorithm for job shop scheduling problem

著者 (3件)： Bao Xianzhe (湖北工業大学電气与電子工程学院,武漢430068) ,  Ding Wenfang (湖北工業大学電气与電子工程学院,武漢430068) ,  Song Ani (湖北工業大学電气与電子工程学院,武漢430068)
資料名： Xiandai Zhizao Gongcheng  (Xiandai Zhizao Gongcheng)
号： 9  ページ： 15-22,52  発行年： 2020年 
JST資料番号： C3027A  ISSN： 1671-3133  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： 大規模ジョブショップスケジューリング問題のために,カオス圧縮非線形パーティクルスウォーム最適化アルゴリズムを提案した。まず第一に,粒子多様性を種々のグループ戦略によって強化して,次に,カオス戦略と非線形戦略を結合して,グローバルと局所的探索能力のバランスをとることによって,収束速度を加速した。圧縮因子改良アルゴリズムの速度更新公式を導入して,このアルゴリズムの探索範囲を拡大して,局所最適に陥った。最後に,6種類のジョブショップ作業の古典的計算例を用いて,パーティクルスウォーム最適化,遺伝的アルゴリズム,灰色ループアルゴリズム,およびカオス圧縮非線形パーティクルスウォーム最適化(PSO)アルゴリズムを検証した。実験結果は,この方法が収束精度と速度を著しく改善でき,実際の大規模ジョブショップスケジューリング問題に対する適応性が良好で,効果的に車両間の生産効率を改善できることを示した。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 ,  適応性 ,  *カオス ,  *ジョブショップ ,  遺伝的アルゴリズム
準シソーラス用語： *粒子群最適化 ,  収束速度 ,  生産効率 ,  *ジョブショップスケジューリング問題 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (5件)： カオス ,  非線形 ,  パーティクルスウォーム最適化 ,  アルゴリズム ,  ジョブショップスケジューリング問題