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J-GLOBAL ID:202202210106859549   整理番号:22A0630519

現実的なハイブリッド微分フローショップスケジューリング問題のためのエリートアーカイブ支援適応ミームアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Elite Archive-Assisted Adaptive Memetic Algorithm for a Realistic Hybrid Differentiation Flowshop Scheduling Problem
著者 (4件):
資料名:
巻: 26  号:ページ: 100-114  発行年: 2022年 
JST資料番号: W0968A  ISSN: 1089-778X  CODEN: ITEVF5  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: アメリカ合衆国 (USA)  言語: 英語 (EN)
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本研究は,全完了時間最小化の目的で,現実的ハイブリッド分化フローショップスケジューリング問題(HDFSP)を扱うための,オリジナルで効率的なエリートアーカイブ支援適応メムチックアルゴリズム(EAMA)を提示した。このスケジューリング問題において,各ジョブは複数の部分から構成され,ジョブは異なるタイプに分割される。ジョブの製造は3つの連続段階から成る。1)第1段並列機械における部品製作;2)第2段階単一機械上の部品組立;および3)第3段階専用機械の1つに関するジョブ分化。混合整数プログラミングモデルを提供して,3つの下限を導き,さらに,HDFSPのためのEAMAメタヒューリスティックを提示した。EAMAは発見的に初期化され,その大域的探索は3つの新しく設計したオペレータを含む微分進化によって実行される。1)エリート駆動離散化微分変異;2)確率交差;3)バイアス選択。局所探索を強化するために,外部エリートアーカイブをセットし,メタ-Lamarkian学習ベース適応多段階局所探索と可変長ベース適応ブロック挿入局所探索によるグローバル探索と平行して進化させた。地球探査と局所開発の後,エリート共有戦略を用いて,個体群とエリートアーカイブの間の優れた情報を交換し,適応再開戦略を用いて母集団を多様化した。EAMAに及ぼすパラメータ設定の影響を,改良実験計画法を用いて調査した。広範な計算実験からの統計結果は,特別な設計の有効性を実証し,EAMAが,考慮中の問題を解く際に,既存のアルゴリズムよりも効率的であることを示した。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (2件):
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移動通信  ,  信号理論 

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