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J-GLOBAL ID：202102219021392993   整理番号：21A0568763

エネルギーを意識した柔軟なジョブショップスケジューリング問題のための修正移動鳥の最適化【JST・京大機械翻訳】

Modified Migrating Birds Optimization for Energy-Aware Flexible Job Shop Scheduling Problem

著者 (3件)： Li Hongchan (School of Computer and Communication Engineering, Zhengzhou University of Light Industry, Zhengzhou 450002, China) ,  Zhu Haodong (School of Computer and Communication Engineering, Zhengzhou University of Light Industry, Zhengzhou 450002, China) ,  Jiang Tianhua (School of Transportation, Ludong University, Yantai 264025, China)
資料名： Algorithms (Web)  (Algorithms (Web))
巻： 13  号： 2  ページ： 44  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7130A  ISSN： 1999-4893  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： ここ数十年間,ワークショップスケジューリングは,環境計量を無視しながら,時間関連指標に過度に集中している。持続可能な製造の出現によって,エネルギー意識スケジューリング問題は,学者と研究者からますます多くの注意を引きつけた。本研究では,ワークショップにおける総エネルギー消費を低減するためのエネルギー意識フレキシブルジョブショップスケジューリング問題を検討した。考慮した問題のために,エネルギー消費モデルを最初に構築し,エネルギー消費,アイドルエネルギー消費,セットアップエネルギー消費,および一般的エネルギー消費などのエネルギー消費を定式化した。次に,数学モデルを,総エネルギー消費を最小にする判定基準によって確立した。第二に,修正移動鳥最適化(MMBO)アルゴリズムを,モデルを解くために提案する。提案したMMBOでは,ある品質と多様性を持つ初期解を確保するために,母集団初期化方式を提示した。5つの近隣構造を採用して,問題の特性に従って近傍解を作成した。さらに,局所探索法と加齢ベース再初期化機構の両方を開発し,早熟収束を回避した。最後に,実験結果は,提案したアルゴリズムが研究中の問題に有効であることを検証した。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 ,  *最適化 ,  *スケジューリング ,  数学モデル ,  エネルギー消費 ,  母集団 ,  判定基準 ,  定式化 ,  *ジョブショップ ,  思春期早発症 ,  近傍探索法
準シソーラス用語： *ジョブショップスケジューリング問題 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： フレキシブルジョブショップ ,  エネルギーを意識したスケジューリング ,  エネルギー消費 ,  修正移動鳥類最適化

分類 (2件)： エネルギー消費・省エネルギー  (LD01000B) ,  生産工学一般  (KB01000U)

引用文献 (37件)：

• Jiang, T.; Zhang, C.; Zhu, H.; Deng, G. Energy-efficient scheduling for a job shop using grey wolf optimization algorithm with double-searching mode. Math. Probl. Eng. 2018, 2018.
• Jiang, T.; Zhang, C.; Sun, Q.M. Green job shop scheduling problem with discrete whale optimization algorithm. IEEE Access 2019, 7, 43153-43166.
• Lu, Y.; Jiang, T. Bi-population based discrete bat algorithm for the low-carbon job shop scheduling problem. IEEE Access 2019, 7, 14513-14522.
• Jiang, T.; Zhang, C. Application of grey wolf optimization for solving combinatorial problems: Job shop and flexible job shop scheduling cases. IEEE Access 2018, 6, 26231-26240.
• Jiang, T.; Zhang, C. Adaptive discrete cat swarm optimisation algorithm for the flexible job shop problem. Int. J. Bio-Inspired Comput. 2019, 13, 199-208.

タイトルに関連する用語 (5件)： エネルギー ,  意識 ,  ジョブショップスケジューリング問題 ,  鳥 ,  最適化