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J-GLOBAL ID：202102215880242265   整理番号：21A2570139

ジョブショップスケジューリング問題のための局所探索戦略とマルチクロスオーバー演算子による修正遺伝的アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

A Modified Genetic Algorithm with Local Search Strategies and Multi-Crossover Operator for Job Shop Scheduling Problem

著者 (3件)： Viana Monique Simplicio (Department of Computing, Federal University of Sao Carlos, Sao Carlos, SP 13565-905, Brazil) ,  Junior Orides Morandin (Department of Computing, Federal University of Sao Carlos, Sao Carlos, SP 13565-905, Brazil) ,  Contreras Rodrigo Colnago (Department of Applied Mathematics and Statistics, University of Sao Paulo, Sao Carlos, SP 13566-590, Brazil)
資料名： Sensors (Web)  (Sensors (Web))
巻： 20  号： 18  ページ： 5440  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7015A  ISSN： 1424-8220  CODEN： SENSC9  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： よく知られたクラスのNP-Hard問題の範囲内では,今日の問題にはまれではない。これらの問題は,一般的に解析解を持たず,それらを解決するためにメタヒューリスティックを使用する必要がある。ジョブショップスケジューリング問題(JSSP)は,これらの問題のひとつであり,その解決策のために,遺伝的アルゴリズム(GA)に基づく技術は,文献で使用される最も一般的な方式を形成する。しかし,GAは早期収束により容易に損なわれ,局所最適に捕捉できる。これらの問題に取り組むために,研究者は局所探索方式と標準突然変異と交差オペレータへの改良に基づく新しい方法論を開発してきた。本研究では,この研究ライン内の新しいGAを提案した。詳細に,大規模な局所探索演算子の概念を一般化した。従来の突然変異オペレータにおける局所探索戦略の使用を改善した。そして,新しいマルチ交差オペレータを開発した。この方法で,提案したアルゴリズムのすべてのオペレータは,それらのオリジナルなインスピレーションと特性を超えて局所探索機能を持っている。著者らの方法は,従来のJSSP解法と比較して著者らのアプローチの有効性を立証する,文献の58の実例から成る3つの異なる事例研究で評価した。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  オペレータ ,  突然変異 ,  解析的解法 ,  事例研究 ,  有効性 ,  *遺伝的アルゴリズム ,  *近傍探索法
準シソーラス用語： *クロスオーバー ,  組合せ最適化 ,  ヒューリスティック ,  *ジョブショップスケジューリング問題 ,  早期収束 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 遺伝的アルゴリズム ,  局所探索 ,  マルチクロスオーバー ,  ジョブショップスケジューリング問題 ,  組合せ最適化

分類 (2件)： 無線通信一般  (ND08010L) ,  通信網  (ND07030A)

引用文献 (68件)：

• Viana, M.S.; Morandin, O.; Contreras, R.C. An Improved Local Search Genetic Algorithm with Multi-Crossover for Job Shop Scheduling Problem. Artificial Intelligence and Soft Computing (ICAISC 2020 Proceedings); Rutkowski, L., Scherer, R., Korytkowski, M., Pedrycz, W., Tadeusiewicz, R., Zurada, J.M., Eds.; Springer International Publishing: Cham, Switzerland, 2020.
• Zobolas, G.I.; Tarantilis, C.D.; Ioannou, G. Exact, Heuristic and Meta-heuristic Algorithms for Solving Shop Scheduling Problems. In Metaheuristics for Scheduling in Industrial and Manufacturing Applications; Xhafa, F., Abraham, A., Eds.; Springer: Berlin/Heidelberg, Germany, 2008; pp. 1-40.
• Binato, S.; Hery, W.; Loewenstern, D.; Resende, M. A GRASP for job shop scheduling. In Essays and Surveys in Metaheuristics; Springer: Boston, MA, USA, 2002; pp. 59-79.
• Ombuki, B.M.; Ventresca, M. Local search genetic algorithms for the job shop scheduling problem. Appl. Intell. 2004, 21, 99-109.
• Asadzadeh, L.; Zamanifar, K. An agent-based parallel approach for the job shop scheduling problem with genetic algorithms. Math. Comput. Model. 2010, 52, 1957-1965.

タイトルに関連する用語 (7件)： ジョブショップスケジューリング問題 ,  局所探索 ,  戦略 ,  マルチ ,  クロスオーバー ,  演算子 ,  遺伝的アルゴリズム