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J-GLOBAL ID：202202230412885455   整理番号：22A1033136

ハイブリッド遺伝的アルゴリズムを用いた利益のある3Dビンパッキング問題の解法【JST・京大機械翻訳】

Solving a Profited 3D Bin Packing Problem Using a Hybrid Genetic Algorithm

著者 (1件)： Weiss Cohen Miri (Braude College of Engineering, Karmiel, Israel)
資料名： ASME Conference Proceedings  (ASME Conference Proceedings)
号： IMECE2021  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： A0478C  資料種別： 会議録 (C)
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： 本研究では,2つのよく知られた問題,すなわち3D Bin-packing問題(3D-BPP)とKnapsack問題を組み込んだ問題を扱った。問題の複雑性を考えると,GA内の最深Bottom Fill(DBLF)発見的手法を組み合わせたハイブリッド遺伝的アルゴリズム(GA)方法論を提示した。研究は,ペナルティ手順とハイブリッド法を組み合わせることに基づく基本遺伝的アルゴリズムの2つの方法を比較した。いずれの場合も,制約と様々な重みが3Dパッケージの異なる特性に割り当てられる。異なるシミュレーションを試験し,解の収束に影響する最良のGAパラメータを見出した。異なる数の個体群サイズ,突然変異および世代数をシミュレートするとき,得られたパラメータを使用した。ハイブリッドアプローチは,満足な置換配列を生成することによって,はるかに良い結果を達成して,それは3D充填レイアウトの効率を向上して,全体的価値を最大にする。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 突然変異 ,  発見的方法 ,  個体群 ,  ハイブリッド方式 ,  *三次元 ,  パラメータ ,  ペナルティ ,  *ビンパッキング問題 ,  置換 ,  *遺伝的アルゴリズム
準シソーラス用語： ハイブリッド法 ,  複雑性 ,  ハイブリッド遺伝的アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： ハイブリッド遺伝的アルゴリズム ,  利益 ,  3D ,  ビンパッキング問題 ,  解法