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J-GLOBAL ID：202202266256944462   整理番号：22A0451928

統合プロセス計画とスケジューリングのための階層的多重戦略遺伝的アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Hierarchical multistrategy genetic algorithm for integrated process planning and scheduling

著者 (4件)： Zhang Xu (Business School, Sichuan University, Chengdu, China) ,  Liao Zhixue (School of Business Administration, Southwestern University of Finance and Economics, Chengdu, China) ,  Ma Lichao (School of Mechanical Engineering, Sichuan University, Chengdu, China) ,  Yao Jin (School of Mechanical Engineering, Sichuan University, Chengdu, China)
資料名： Journal of Intelligent Manufacturing  (Journal of Intelligent Manufacturing)
巻： 33  号： 1  ページ： 223-246  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0196A  ISSN： 0956-5515  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 現代の製造業の柔軟性特性と製造サブシステムの動力学に適応するために,製造機能における協力を促進して,合理的方法で生産資源を割り当てて,統合プロセス計画とスケジューリング(IPPS)問題の数学モデルを開発して,製造システムのグローバル性能を最適化した。IPPS問題を解決するために,階層的マルチ戦略遺伝的アルゴリズムを開発した。IPPS問題の多次元柔軟性に対処するために,スケジューリング層,プロセス層,機械層,および論理層を含む染色体符号化法を設計した。遺伝的アルゴリズムの検索次元を拡大し,母集団の多様性を維持するため,遺伝的操作段階の間に多型グローバルまたは局所最適化戦略を有する多重交差オペレータと突然変異オペレータを使用し,それによって個体群進化停滞と早熟収束の問題に対処した。アルゴリズムの有効性を,用例シミュレーションプロセスにおけるベンチマーク試験によって検証した。テストデータは,メイクスパンが最適化ターゲットとして取られるならば,提案した遺伝的アルゴリズムは,高い複雑性でIPPS問題を解決する際に,より良く機能することを示した。マルチ戦略遺伝演算子と論理層符号化の使用は,本論文で報告したアルゴリズムの改善性能に大きく寄与する。Copyright Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature 2020 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 ,  生産システム ,  オペレータ ,  数学モデル ,  *遺伝 ,  突然変異 ,  *工程計画 ,  *多重化 ,  高次元 ,  母集団 ,  思春期早発症 ,  *遺伝的アルゴリズム
準シソーラス用語： メイクスパン , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： プロセス計画 ,  Jopshopスケジューリング ,  多戦略 ,  遺伝的アルゴリズム

分類 (3件)： 工程管理  (KB03030P) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  生産形態  (KB03020E)

タイトルに関連する用語 (6件)： 統合 ,  プロセス計画 ,  スケジューリング ,  多重 ,  戦略 ,  遺伝的アルゴリズム