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J-GLOBAL ID：202202215615731771   整理番号：22A0482887

運転失敗を受ける確率的二目的分解シーケンス計画のための多逆最適化アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Multiverse Optimization Algorithm for Stochastic Biobjective Disassembly Sequence Planning Subject to Operation Failures

著者 (5件)： Fu Yaping (School of Business, Qingdao University, Qingdao, China) ,  Zhou MengChu (Department of Electrical and Computer Engineering, New Jersey Institute of Technology, Newark, NJ, USA) ,  Guo Xiwang (Department of Electrical and Computer Engineering, New Jersey Institute of Technology, Newark, NJ, USA) ,  Qi Liang (College of Computer Science and Engineering, Shandong University of Science and Technology, Qingdao, China) ,  Sedraoui Khaled (Department of Electrical and Computer Engineering, Faculty of Engineering, and Center of Research Excellence in Renewable Energy and Power Systems, King Abdulaziz University, Jeddah, Saudi Arabia)
資料名： IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems  (IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems)
巻： 52  号： 2  ページ： 1041-1051  発行年： 2022年 
JST資料番号： C0425D  ISSN： 2168-2216  CODEN： ITSMFE  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)

抄録/ポイント： 解体は,寿命末期(EOL)製品の貴重な部品と材料が再利用され,資源廃棄物が還元される再製造プロセスにおける必須の段階である。解体シーケンス計画は,経済的および環境的性能を考慮することにより,与えられたEOL製品に対する最良の解体シーケンスの発見に焦点を当てた。実際の解体プロセスにおいて,EOL製品の正確な情報を知ることの困難さのために,1つは解体操作故障リスクに直面した。解体結果に影響を与えることの重要性にもかかわらず,既存の研究は包括的に考慮できない。本研究では,解体利益を最大化し,エネルギー消費を最小化する目的で,確率的二目的DSP問題を提案した。機会制約プログラミングモデルを確立し,そこでは機会制約が分解故障の固定信頼レベルを確実にする。これを効率的に解決するために,確率的シミュレーションによる多目的多重逆最適化アルゴリズムを提案する。4つの製品について実験を行った。結果は,それが解決性能に関していくつかの最先端のアルゴリズムより優れていることを実証した。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】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  故障 ,  *最適化手法 ,  廃棄物 ,  多重化 ,  エネルギー消費 ,  再利用 ,  生産工程
準シソーラス用語： 確率的シミュレーション ,  機会制約プログラミング ,  機会制約 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  その他のオペレーションズリサーチの手法  (KA03070E)

タイトルに関連する用語 (6件)： 失敗 ,  確率 ,  分解 ,  シーケンス ,  計画 ,  最適化アルゴリズム