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J-GLOBAL ID：202202283004613124   整理番号：22A0454105

ライン統合スーパーマーケットのためのエリート対立学習自己適応微分進化ベース極端学習機械(EOADE-ELM)と知識ベース(KB)に基づく動的マテリアルハンドリングスケジューリング法【JST・京大機械翻訳】

A dynamic material handling scheduling method based on elite opposition learning self-adaptive differential evolution-based extreme learning machine (EOADE-ELM) and knowledge base (KB) for line-integrated supermarkets

著者 (4件)： Zhou Binghai (School of Mechanical Engineering, Tongji University, Shanghai, People’s Republic of China) ,  Zha Wenfei (School of Mechanical Engineering, Tongji University, Shanghai, People’s Republic of China) ,  Ye Lyujiangnan (The State University of New Jersey, Rutgers, New Brunswick, NJ, USA) ,  He Zhaoxu (School of Mechanical Engineering, Tongji University, Shanghai, People’s Republic of China)
資料名： Soft Computing  (Soft Computing)
巻： 26  号： 2  ページ： 763-785  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1043A  ISSN： 1432-7643  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： 高度に多様化した消費者需要と市場環境の変更は自動車産業にとって大きな課題をもたらすので,本論文は,ライン統合スーパーマーケットに基づく混合モデル組立ラインのための材料ハンドリングの動的スケジューリング問題を解決するために,極端な学習機械と知識ベースベースの動的スケジューリング方式を提示する。最初に,動的材料ハンドリングスケジューリング問題を記述して,数学モデルを確立して,装置のランダム故障とサイクル時間の不安定性を考慮して,可変製品比とスケジューリング基準の重さの条件の下で,組立ラインのスループットとロジスティックス労働者の数の重量合計を最大化した。続いて,知識ベースベーススケジューリングルール選択と極端学習機械(ELM)ベースの製品混合マッチング法から成る,極端学習機械と知識ベース動的スケジューリング方式を構築した。その後,極端学習機械の欠陥を考慮して,エリート反対学習自己適応微分進化ベースの極端学習機械(EOADE-ELM)を提案して,ELMのパラメータを最適化した。EOADE-ELMにエリートオプポジションベース学習と自己適応オペレータを採用し,性能を改善した。最後に,シミュレーション結果は,動的スケジューリングプロセスにおける提案した動的スケジューリング方法の実現可能性と有効性を証明した。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer-Verlag GmbH Germany, part of Springer Nature 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  シミュレーション ,  *学習 ,  組立ライン ,  故障 ,  消費者 ,  *スケジューリング ,  *スーパーマーケット ,  オペレータ ,  *マテリアルハンドリング ,  ロジスティックス ,  数学モデル ,  *学習機械 ,  スループット ,  *知識ベース

著者キーワード (6件)： マテリアルハンドリング ,  混合モデル組立ライン ,  ライン統合スーパーマーケット ,  動的スケジューリング ,  微分進化アルゴリズム ,  極限学習機械

分類 (1件)： 工程管理  (KB03030P)

タイトルに関連する用語 (10件)： 統合 ,  スーパーマーケット ,  学習 ,  自己適応 ,  微分進化 ,  極端学習機械 ,  ELM ,  知識ベース ,  マテリアルハンドリング ,  スケジューリング