抄録/ポイント：
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交換フローショップスケジューリング問題(PFSSP)は,多くの実世界アプリケーションを持つ興味深いスケジューリング問題である。それは,多くの離散最適化アルゴリズムの効率を証明するためにベンチマークとして広く用いられている。DJayaアルゴリズムは,離散現実世界問題を解くために最近提案されたJayaアルゴリズムの離散変化である。しかし,DJayaは,その最適化オペレータにおけるいくつかの限界のため,局所最適で stみ出す可能性がある。本論文では,PFSSPを解くための分数学習と3つの突然変異法(DJRL3M)を持つ離散Jayaと呼ばれる新しい離散最適化アルゴリズムを提案する。DJRL3MはDJayaに5つの修飾を組み入れる。最初に,それは,解の多様な初期母集団を生成するために,特別なタイプの反対学習であるRefraction Learning(RL)を利用した。第2に,それは問題の探索空間を探索するために3つの突然変異方法を使用する:DJaya突然変異,高度破壊多項式突然変異およびPitch調整突然変異。第3に,局所最適をジャンプする試みの中で最良および最悪解の逆解を生成するために,各反復でRLを採用した。第4に,最悪解のあらかじめ定義された割合を捨てて,新しいランダム解を作り出すために,各反復の最後で放棄方式を使用する。最後に,与えられた候補解における決定変数の正しい値を決定するために最小位置値を用いた。DJRL3Mの性能を評価し,6つのよく認識された最適化アルゴリズム[(New Cucko Search(NCS)(Wang et al))と比較した。SC 21:4297-4307,2017年,DJaya(ITC 49:1944-1955,2018),ハイブリッドハモニー検索(HHS)(Zhao et al.,EJOR282:1987,2020年),修正遺伝的アルゴリズム(MGA)(Materndez-Viagas et al.,EJOR 282:858-872,2020),新しい半構成交差と突然変異オペレータ(MASC)(A_ATM)(Fernandez-Viagas et al., EJOR 282:858-872,2020)で,一組のTaillardベンチマーク事例を用いて,新しい半構成交差と突然変異オペレータ(MASC)(Kurdi of Courndez-Viagas et al., EJOR 282:858-872,2020)で,国際会議(EJOR 282:858-872,2020)の国際会議(MGA)(Kurdi of the EJOR282:858-872,2020)で,新しい半構成交差と突然変異オペレータ(MASC)(Kurdi of A A A EJOR282:858-872,2020)で,修正遺伝的アルゴリズム(MGA)(Fernandenz-Viagas et al., EJOR 282:858-872,2020),および,Taillardのベンチマーク事例のセットを用いて,新しい半構成交差と突然変異オペレータ(MASC)(Kurdi of the the the EJOR 282:858-872,2020)で,修正遺伝的アルゴリズム(MGA)(Fernandz-Viagas et al.)。実験および統計的結果は,DJRL3MがNCS,DJaya,HHSおよびMGAの性能より優れた性能を得て,MASCおよびGAIbHの性能と比較して競合性能を有することを示した。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
