GAとNNを用いたジョブショップ・スケジューリングにおける突然変異率操作の改良法 Improvement of Mutation Manipulation in GA・NN Job-shop Scheduling

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著者

    • 黒田 千秋 KURODA Chiaki
    • 東京工業大学理工学研究科化学工学専攻 Graduate School of Chemical Engineering, Tokyo Institute of Technology
    • 後藤 文慈 GOTO Fumiyoshi
    • 東京工業大学理工学研究科化学工学専攻 Graduate School of Chemical Engineering, Tokyo Institute of Technology
    • 小川 浩平 OGAWA Kohei
    • 東京工業大学理工学研究科化学工学専攻 Graduate School of Chemical Engineering, Tokyo Institute of Technology

抄録

In a job-shop scheduling method proposed in a previous paper using a three-layered neural network optimized by a genetic algorithm, an improved method where the mutation probability is manipulated in a simulated annealing-like way is introduced to escape from a local optimum solution. Its effect on the variety of networks is investigated from the viewpoint of the structure of gene arrangement, and the efficiency of the present improvement is made clear. As a result, easy escape from a local optimum of 981 hours is realiged. Moreover, some excellent gene blocks (blocks of connection weights) for superior schedules are discovered.

収録刊行物

  • 化学工学論文集  

    化学工学論文集 23(5), 726-729, 1997-09-10 

    The Society of Chemical Engineers, Japan

参考文献:  6件

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各種コード

  • NII論文ID(NAID)
    10002768099
  • NII書誌ID(NCID)
    AN00037234
  • 本文言語コード
    JPN
  • 資料種別
    NOT
  • ISSN
    0386216X
  • NDL 記事登録ID
    4293940
  • NDL 雑誌分類
    ZP5(科学技術--化学・化学工業--化学工学)
  • NDL 請求記号
    Z17-725
  • データ提供元
    CJP書誌  NDL  J-STAGE 
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