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J-GLOBAL ID：202202252134639699   整理番号：22A0963808

分解ラインネットワーク問題のための適応進化アルゴリズムに基づく多目的最適化【JST・京大機械翻訳】

Multi-Objective Optimization Based on Adaptive Evolution Algorithm for Disassembly Line Network Problems

著者 (5件)： Jian Ming-Shen (National Formosa University,Cloud Computing and Intelligent Service Lab.,Dept. of CSIE,Taiwan) ,  Wu Wei-Sin (National Formosa University,Cloud Computing and Intelligent Service Lab.,Dept. of CSIE,Taiwan) ,  Lin Yi-Hsuan (National Formosa University,Cloud Computing and Intelligent Service Lab.,Dept. of CSIE,Taiwan) ,  Wu Xin-Mei (National Formosa University,Cloud Computing and Intelligent Service Lab.,Dept. of CSIE,Taiwan) ,  Wang Peng-Wen (National Formosa University,Cloud Computing and Intelligent Service Lab.,Dept. of CSIE,Taiwan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： ICACT  ページ： 524-533  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2441A  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： 近年,解体の需要は,供給製品の変動性と解体過程で発生する損傷の程度が増加している。本研究では,ジョブ間の優先関係として,変換AND/ORグラフィック(TAOG)に基づいて,最適化数理計画モデルを提案した。最適解を見つけるために,進化アルゴリズムの異なるステップとタイプを,クラウドにおける個々のスレッド手順と様々な仮想マシンによって確立することができた。異なる交差法に従って,適応度評価結果に基づく提案した改良相は,収束の性能を強化することができた。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： *最適化 ,  数理計画法 ,  仮想機械システム ,  スレッド
準シソーラス用語： *進化的アルゴリズム ,  *多目的最適化 ,  最適解 ,  適応度 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 分解 ,  問題 ,  適応進化 ,  アルゴリズム ,  多目的最適化