文献

J-GLOBAL ID：202202239811688646   整理番号：22A1038516

マルチスキル資源制約プロジェクトスケジューリング問題を解くための移動法による粒子群最適化に基づく効果的ハイブリッドアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

An Effective Hybrid Algorithm Based on Particle Swarm Optimization with Migration Method for Solving the Multiskill Resource-Constrained Project Scheduling Problem

著者 (3件)： Dang Quoc Huu (Thuong Mai University, Ha Noi, Vietnam) ,  Nguyen The Loc (Ha Noi National University of Education, Ha Noi, Vietnam) ,  Nguyen Doan Cuong (Military Institute of Science and Technology, Ha Noi, Vietnam)
資料名： Applied Computational Intelligence and Soft Computing (Web)  (Applied Computational Intelligence and Soft Computing (Web))
巻： 2022  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： U7679A  ISSN： 1687-9724  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文は,NP-Hard分類において証明される組合せ最適化問題であるマルチスキル資源制約プロジェクトスケジューリング問題(MS-RCPSP)を解決するための新アルゴリズムを提案して,それは多項式時間で最適解を得ることができなかった。NP-Hard問題は,多くの世代にわたって個体群を進化させるためにメタヒューリスティック法を用いて解決することができ,それによって近似解を見つけることができる。しかし,ほとんどのメタヒューリスティックは,多くの進化世代の後,局所極値に落ち込むことができる弱点を持つ。本論文で提案した新アルゴリズムは,局所極値を検出し,母集団を新しい空間に移動させることで解決する。これを粒子群最適化(PSO)法と組み合わせた移動技術を用いて実行した。新しいアルゴリズムをM-PSOと呼ぶ。iMOPSEベンチマークデータセットを用いて実験を行い,M-PSOが初期アルゴリズムよりも実用的であることを示した。Copyright 2022 Huu Dang Quoc et al. 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 ,  *最適化 ,  *スケジューリング ,  発見的方法 ,  個体群 ,  母集団 ,  *制約条件 ,  組合せ最適化問題
準シソーラス用語： 最適解 ,  *粒子群最適化 ,  多項式時間 ,  ヒューリスティック ,  近似解 ,  *ハイブリッドアルゴリズム ,  *資源制約 ,  *プロジェクトスケジューリング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3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) ,  工程管理  (KB03030P)

引用文献 (35件)：

• A. Christian, S. Demassey, E. Néron, Resource Constrained Project Scheduling: Models, Algorithms, Extensions and Applications, Wiley, Hoboken. NJ, USA, 2008.
• K. Aurangzeb, S. Aslam, M. Alhussein, R. Ali Naqvi, M. Arsalan, S. I. Haider, "Contrast enhancement of fundus images by employing modified PSO for improving the performance of deep learning models," IEEE Access, vol. 9, pp. 47930-47945, 2021.
• H. Li, K. Womer, "Stochastic resource-constrained project scheduling and its military applications," IEEE Transactions on Computers, vol. 65, no. 12, pp. 3702-3712, 2016.
• N. Xiong, A. V. Vasilakos, J. Wu, Y. R. Yang, A. Rindos, Y. Zhou, W. Z. Song, "A self-tuning failure detection scheme for cloud computing service," Proceedings of the 2012 IEEE 26th International Parallel and Distributed Processing Symposium, Shanghai, China, May 2012.
• M. Verma, N. Bhardwaj, N. Bhardwaj, A. K. Yadav, "Real time efficient scheduling algorithm for load balancing in fog computing environment," International Journal of Information Technology and Computer Science, vol. 8, no. 4, pp. 1-10, 2016.

タイトルに関連する用語 (6件)： マルチ ,  スキル ,  資源制約 ,  プロジェクトスケジューリング ,  粒子群最適化 ,  ハイブリッドアルゴリズム