ニューラルネットワークによるFMS工具・部品割当問題の解法

• 有薗 育生

  大阪府立大学

• 加藤 満

  東洋エンジニアリング(株)

• 山本 明夫

  医療法人洛和会

• 太田 宏

  大阪府立大学

書誌事項

タイトル別名

• Grouping Parts and Tools in Flexible Manufacturing Systems Production Planning by Neural Networks

抄録

確率論的ニューラルネットワークモデルを構成するためのパラメータ数は決定論的ニューラルネットワークモデルのそれに比べて増加し, しかも各種パラメータは非常に鋭敏な相互関係をもつ, このため確率論的モデルにおいては, 局所最適状態からの脱出機構をもつという利点がある反面, パラメータ設定の煩わしさが増大するとの欠点が逆に生じている.本研究では, パラメータ設定の煩わしさの軽減を目的とした新しい確率論的ニューラルネットワークモデルを提案する.このモデルをVentureらにより定義されたFMS工具・部品割当問題に適用し, 提案モデルの実用性について検証する.

収録刊行物

• 日本経営工学会誌

  日本経営工学会誌 44 (1), 33-40, 1993-04-15

  公益社団法人 日本経営工学会

詳細情報

• CRID: 1390001288103826560
• NII論文ID: 110003936046
• NII書誌ID: AN00187973
• DOI: 10.11221/jimapre.44.1_33
• ISSN: 24329983
• ISSN: 03864812
• 本文言語コード: ja
• データソース種別:
  • JaLC
  • CiNii Articles
• 抄録ライセンスフラグ: 使用不可