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J-GLOBAL ID：202102255339075883   整理番号：21A0013419

柔軟なジョブショップスケジューリング問題を解くための異なる相互作用構造を持つ多母集団遺伝的アルゴリズム:ネットワーク科学の展望【JST・京大機械翻訳】

Multipopulation Genetic Algorithms with Different Interaction Structures to Solve Flexible Job-Shop Scheduling Problems: A Network Science Perspective

著者 (4件)： Deng Ding-Shan (School of Mechanical Engineering, Sichuan University, Chengdu 610065, China) ,  Long Wei (School of Mechanical Engineering, Sichuan University, Chengdu 610065, China) ,  Li Yan-Yan (School of Mechanical Engineering, Sichuan University, Chengdu 610065, China) ,  Shi Xiao-Qiu (School of Manufacturing Science and Engineering, Southwest University of Science and Technology, Mianyang 621000, China)
資料名： Mathematical Problems in Engineering (Web)  (Mathematical Problems in Engineering (Web))
巻： 2020  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7803A  ISSN： 1024-123X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： マルチ個体群遺伝的アルゴリズム(MPGA)の個体群は,いくつかの相互作用メカニズムで平行に進化する。以前の研究は,相互作用構造がMPGAの性能にある程度影響を与えることを示した。本論文では,リング形状ネットワークや小世界ネットワークのような複雑なネットワークの概念を導入し,相互作用構造とそのパラメータがMPGAsにどのように影響するかを研究し,そこでは,部分母集団がノードとして,それらの相互作用や,エッジとして亜集団間のエライトの相互作用や移動が考えられる。相互作用構造の異なるパラメータを有するMPGAによって柔軟なジョブショップスケジューリング問題(FJSP)を解決後,シミュレーション結果を成功率と平均最適値のような基準で測定した。解析は,(1)ネットワークの平均経路長(APL)が小さいほど,伝搬速度がより高いことを示した。(2)MPGAの性能は,APLの減少とともに,最初に増加して,次に減少し,そして,より良い性能のために,ネットワークは,ネットワークの構造的パラメータを変えることによって調整することができる適切なAPLを持つべきであることを示した。(3)小世界ネットワークのエッジ数はエッジの異なる再配線可能性で変化しないので,性能の変化は,MPGAが,他の条件が不変のままであるので,部分母集団のより適切な相互作用構造によって改良できることを示した。Copyright 2020 Ding-Shan Deng et al. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： シミュレーション ,  *相互作用 ,  *ネットワーク ,  配線 ,  個体群 ,  *母集団 ,  *遺伝的アルゴリズム
準シソーラス用語： 成功率 ,  最適値 ,  経路長 ,  部分母集団 ,  *ジョブショップスケジューリング問題 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 工程管理  (KB03030P) ,  人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (49件)：

• D. Whitley, "A genetic algorithm tutorial," Statistics and Computing, vol. 4, no. 2, 1994.
• X.-L. Zheng, L. Wang, "A multi-agent optimization algorithm for resource constrained project scheduling problem," Expert Systems with Applications, vol. 42, no. 15-16, pp. 6039, 2015.
• Y. Li, X. Zeng, "Multi-population co-genetic algorithm with double chain-like agents structure for parallel global numerical optimization," Applied Intelligence, vol. 32, no. 3, pp. 292-310, 2010.
• E. Cantú-Paz, "A survey of parallel genetic algorithms," Calcualtion of Paralleles Reseaux System Repart, vol. 7, no. 1, 1998.
• A. Leitão, F. B. Pereira, P. Machado, "Island models for cluster geometry optimization: how design options impact effectiveness and diversity," Journal of Global Optimization, vol. 63, no. 4, pp. 677-707, 2015.

タイトルに関連する用語 (6件)： ジョブショップスケジューリング問題 ,  相互作用 ,  母集団 ,  遺伝的アルゴリズム ,  科学 ,  展望