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

• 黒田 千秋

  東京工業大学理工学研究科 化学工学専攻

• 後藤 文慈

  東京工業大学理工学研究科 化学工学専攻

• 小川 浩平

  東京工業大学理工学研究科 化学工学専攻

書誌事項

タイトル別名

• Improvement of Mutation Manipulation in GANN Job-shop Scheduling.
• GA ト NN オ モチイタ ジョブショップ スケジューリング ニ オケル ト

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

  公益社団法人 化学工学会

キーワード

• Process Information
• Job-shop Scheduling
• Neural Network
• Genetic Algorithm
• Simulated Annealing

詳細情報

• CRID: 1390001204509730944
• NII論文ID: 10002768099
• NII書誌ID: AN00037234
• DOI: 10.1252/kakoronbunshu.23.726
• ISSN: 13499203
• ISSN: 0386216X
• NDL書誌ID: 4293940
• Web Site: https://ndlsearch.ndl.go.jp/books/R000000004-I4293940
• Web Site: http://www.jstage.jst.go.jp/article/kakoronbunshu1975/23/5/23_5_726/_pdf
• 本文言語コード: ja
• データソース種別:
  • JaLC
  • NDL
  • Crossref
  • CiNii Articles
• 抄録ライセンスフラグ: 使用不可