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J-GLOBAL ID：202202258950769338   整理番号：22A1099203

マシン特異性を持つ統合確率的解体ラインバランシングと計画問題【JST・京大機械翻訳】

Integrated stochastic disassembly line balancing and planning problem with machine specificity

著者 (6件)： He Junkai (Laboratory IBISC, Univ-Evry, Universite Paris-Saclay, Evry, France) ,  He Junkai (Glorious Sun School of Business & Management, Donghua University, Shanghai, People’s Republic of China) ,  Chu Feng (Laboratory IBISC, Univ-Evry, Universite Paris-Saclay, Evry, France) ,  Dolgui Alexandre (IMT Atlantique, LS2N-CNRS, Nantes, France) ,  Zheng Feifeng (Glorious Sun School of Business & Management, Donghua University, Shanghai, People’s Republic of China) ,  Liu Ming (School of Economics & Management, Tongji University, Shanghai, People’s Republic of China)
資料名： International Journal of Production Research  (International Journal of Production Research)
巻： 60  号： 5  ページ： 1688-1708  発行年： 2022年 
JST資料番号： E0521A  ISSN： 0020-7543  CODEN： IJPRB  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： 解体は,Life-of-Life(EOL)製品を有用な成分に変換する基本的基礎である。関連する研究は,環境保護と省エネルギーの認識の増加のために最近普及している。しかし,研究に必要な多くの未解決の問題があり,特に不確実性下での異なるレベル決定の効率的な協調は大きな課題である。本論文では,新しい統合確率的解体ラインバランシングと計画問題を,システムコストを最小にするために研究し,そこでは,コンポーネント収率比と需要が不確実であると仮定した。本研究では,機械特異性を,価格,能力,および容量のようなタスク処理のために考慮した。問題のために,2段階非線形確率計画モデルを最初に構築した。次に,それを線形定式化に変換した。問題特性解析に基づいて,最適解の探索空間を減らすために有効な不等式を提案した。最後に,サンプル平均近似(SAA)とL形アルゴリズムを採用して,問題を解決した。ランダム生成事例に関する数値実験は,有効不等式が平均計算時間の約11%を節約でき,L形アルゴリズムが解品質の大きな犠牲のないSAAアルゴリズムと比較して平均計算時間の約64%を節約できることを示した。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： アルゴリズム ,  時間 ,  不等式 ,  確率的計画法 ,  不確実性 ,  *ラインバランシング ,  環境保全 ,  統合 ,  近似法 ,  モデル ,  定式化 ,  性能分析
準シソーラス用語： 最適解 ,  数値実験 ,  特異性 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 統合確率的解体ラインバランシングと計画 ,  機械特異性 ,  2段階確率プログラミング ,  有効な不等式 ,  SAAとL型

分類 (1件)： 工程管理  (KB03030P)

タイトルに関連する用語 (7件)： マシン ,  特異性 ,  統合 ,  確率 ,  解体 ,  ラインバランシング ,  計画