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J-GLOBAL ID：202202214689906481   整理番号：22A0995261

二重目標ファジィフレキシブルジョブショップスケジューリング問題を,分解ベースの多目的進化アルゴリズムによって解明した。【JST・京大機械翻訳】

An improved multi-objective evolutionary algorithm based on decomposition for bi-objective fuzzy flexible job-shop scheduling problem

著者 (2件)： Li Rui (中国地質大学(武漢)計算机学院,湖北武漢430074) ,  Gong Wenyin (中国地質大学(武漢)計算机学院,湖北武漢430074)
資料名： Kongzhi Lilun yu Yingyong  (Kongzhi Lilun yu Yingyong)
巻： 39  号： 1  ページ： 31-40  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1473A  ISSN： 1000-8152  CODEN： KLYYEB  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 本論文では,最大ファジィ完了時間と総ファジィ機械負荷を同時に考慮する二重目標ファジィフレキシブルジョブショップスケジューリング問題(BFFJSP)に対して,改良分解ベースの多目的進化アルゴリズム(IMOEA/D)を提案した。一方,最大ファジィ完了時間と総ファジィ機械負荷を同時に最適化し,その主な特徴は以下のとおりである。1)3種の初期化個体群を採用した。2)非支配解優先戦略を提案した。3)5つの局所探索戦略を結合した可変近傍探索を設計した。4)カウンター戦略予防が局所解に陥ることを提案した。大量の実例を用いて、アルゴリズム策略分析と比較実験を行い、シミュレーション結果は、IMOEA/DがBFFJSPを解く上で、より優れた性能を有することを示した。Data from Wanfang. Translated 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 ,  シミュレーション ,  予防 ,  個体群 ,  比較試験 ,  曖昧さ ,  *遺伝的アルゴリズム ,  近傍探索法
準シソーラス用語： 局所解 ,  *ジョブショップスケジューリング問題 ,  *多目的進化アルゴリズム ,  可変近傍法 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： システム設計・解析  (IA02030D)

タイトルに関連する用語 (5件)： 目標 ,  ファジィ ,  ジョブショップスケジューリング問題 ,  分解 ,  多目的進化アルゴリズム