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J-GLOBAL ID：202202213881304419   整理番号：22A0476516

早さと遅れペナルティを持つ確率的ジョブショップのための動的ディスパッチングルールを生成するためのシミュレーション最適化フレームワーク【JST・京大機械翻訳】

A simulation-optimization framework for generating dynamic dispatching rules for stochastic job shop with earliness and tardiness penalties

著者 (2件)： Morady Gohareh Mehdy (Department of Industrial Engineering, Faculty of Engineering, Arak University, Arak, Iran) ,  Mansouri Ehsan (Department of Industrial Engineering, Faculty of Engineering, Arak University, Arak, Iran)
資料名： Computers & Operations Research  (Computers & Operations Research)
巻： 140  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0216B  ISSN： 0305-0548  CODEN： CMORAP  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： 生産と製造に関する大部分の実世界問題は,確率的パラメータを含む。本研究では,確率的プロセス時間及び加重耳道-遅延目的関数によるジョブショップスケジューリング問題を考察した。機械が製造のコースに自由なとき,ジョブをラインから選択し,機械を通過しなければならない。決定論的ジョブショップスケジューリングにおいて,選択プロセスは静的である。しかし,確率的変形では,動的またはリアルタイムの配分規則が用いられる。この論文の目的は,全ショップフロアに関する情報を利用する動的および大域的ディスパッチングルールを配信する確率的ジョブショップスケジューリング問題のための解法を開発することであった。これを達成するために,この問題を,状態(フリーの機械)と行動(ジョブを選択)の交互シーケンスから成る近Markov決定プロセスに変換した。シミュレーションとアリコロニーを用いて,状態のデータベースを作成し,各状態に対する意味のあるフェロモントレイルを徐々に形成した。フェロモンは記憶機構として作用し,中央限界定理に基づく発見的方法と組み合わせて,ディスパッチングルールを構成する。このアプローチの効率を広範なシミュレーションにより調べた。結果は,ランダムディスパッチング規則と比較して平均92%のコスト削減を示した。さらに,この方式は,混雑スケジューリングシステムにおいてより良い結果をもたらした。Copyright 2022 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： 確率過程 ,  原価低減 ,  *ディスパッチング ,  データベース ,  フェロモン ,  発見的方法 ,  ジョブショップスケジューリング ,  目的関数 ,  *ジョブショップ ,  *ペナルティ
準シソーラス用語： 決定論 ,  蟻コロニー ,  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 (6件)： 確率的ジョブショップスケジューリング ,  早晩性ペナルティ ,  シミュレーション最適化 ,  中心極限定理 ,  アリコロニー ,  Markov決定過程

分類 (1件)： 工程管理  (KB03030P)

タイトルに関連する用語 (8件)： 遅れ ,  ペナルティ ,  確率 ,  ジョブショップ ,  ディスパッチング ,  ルール ,  シミュレーション最適化 ,  フレームワーク