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J-GLOBAL ID：202102247256982809   整理番号：21A2869543

遺伝的アルゴリズムとグルーピング遺伝的アルゴリズムを用いた並列マシンによる柔軟なジョブショップスケジューリング【JST・京大機械翻訳】

Flexible job shop scheduling with parallel machines using Genetic Algorithm and Grouping Genetic Algorithm

著者 (4件)： Chen James C. (Department of Industrial Engineering and Engineering Management, National Tsing Hua University, Hsinchu, Taiwan, ROC) ,  Wu Cheng-Chun (Data System Consulting Co., Taipei, Taiwan, ROC) ,  Chen Chia-Wen (Department of Industrial and Information Management, National Cheng Kung University, Tainan, Taiwan, ROC) ,  Chen Kou-Huang (Department of Industrial Engineering and Management, China University of Science and Technology, Taipei, Taiwan, ROC)
資料名： Expert Systems with Applications  (Expert Systems with Applications)
巻： 39  号： 11  ページ： 10016-10021  発行年： 2012年 
JST資料番号： W0178A  ISSN： 0957-4174  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 遺伝的アルゴリズム(GA)とグループ化遺伝的アルゴリズム(GGA)に基づいて,本研究は並列マシンとリエントラントプロセスによるジョブショップスケジューリング問題のためのスケジューリングアルゴリズムを開発した。このアルゴリズムは2つの主要なモジュール:機械選択モジュール(MSM)と操作スケジューリングモジュール(OSM)から成る。MSMは,それを処理するために並列マシンの1つを選択するための操作を助ける。次に,OSMを用いて各マシンに割り当てられたすべての操作のシーケンスを整理した。実際の兵器生産工場を事例研究として用いて,提案アルゴリズムの性能を評価する。軍事注文における後期配送の高いペナルティと設備投資の高コストのため,総遅延,全機械アイドリング時間,およびメイクスパンは,本研究で使用される重要な性能尺度である。実験の設計に基づいて,GAとGGAのためのパラメータ設定を同定した。シミュレーション結果は,GGAとGAを用いたMSMとOSMが,実際に使用されている現在の方法より優れていることを実証した。Copyright 2021 Elsevier B.V., Amsterdam. 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 ,  シミュレーション ,  *スケジューリング ,  設備投資 ,  アイドリング ,  *ジョブショップスケジューリング ,  事例研究 ,  *並列計算機 ,  *ジョブショップ ,  ペナルティ ,  *遺伝的アルゴリズム ,  生産工場
準シソーラス用語： メイクスパン ,  スケジューリングアルゴリズム ,  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 (7件)： フレキシブルジョブショップ ,  スケジューリング ,  並列マシン ,  遺伝的アルゴリズム ,  グループ化遺伝的アルゴリズム ,  メイクスパン ,  遅れ

分類 (2件)： 工程管理  (KB03030P) ,  ネットワーク法  (KA03040X)

タイトルに関連する用語 (4件)： 遺伝的アルゴリズム ,  グルーピング ,  並列マシン ,  ジョブショップスケジューリング