| Project/Area Number |
24510219
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Research Field |
Social systems engineering/Safety system
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| Research Institution | Fuzzy Logic Systems Institute |
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Principal Investigator |
GEN Mitsuo 一般財団法人ファジィシステム研究所, 研究部, 特別研究員 (20095003)
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| Co-Investigator(Renkei-kenkyūsha) |
LIN Lin 財)ファジイシステム研究所, 研究部, 主任研究員 (90434331)
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| Project Period (FY) |
2012-04-01 – 2015-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2014)
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| Budget Amount *help |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2014: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2013: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2012: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
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| Keywords | 進化計算法 / メータヒューリスティクス / 多目的スケジューリング / 遺伝的アルゴリズム / 分布推定アルゴリズム / 不確実環境下のスケジューリング / パネルディスプレイ / ハードディスクデバイス / 多目的スケジューリングモデル / 分布推定アルゴリズム（EDA) / 粒子群最適化(PSO) / 不確実環境のスケジューリング / ハードディスクの生産スケジューリング / パーネルディスプレイの生産スケジューリング / メータヒユーリスティクス / 多目的最適化モデル / 不確実環境のスケジューリングモデル / ハードディスク生産システム / 物流ネットワークルーチング / リバースロジスティクスネットワーク / メータヒユーリスティク / ハイブリッド型 / ネットワークモデル設計 / 最適生産計画 / スケジューリング設計 / 不確実環境 |
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| Outline of Final Research Achievements |
The goal of this study is to develop advanced evolutionary algorithms (AEA) for applying to practical manufacturing scheduling problems (MSP) and MSP under uncertainty environment. The results of the research project carried out as follows:
(1) Developing a multiobjective hybrid evolutionary algorithm (MoHEA): We developed a hybrid sampling strategy-based multiobjective evolutionary algorithm (HSS-MoEA) to deal with process planning and scheduling (PPS) and cooperative estimation of distribution algorithm (EDA). (2) Developing a new AEA for practical MSP: We developed adaptive HGA with fuzzy logic controller for solving hard-disc drive (HDD) manufacturing scheduling and also developed MoHGA for panel display (TFT-LCD: thin-film transistor-liquid crystal display) module assembly scheduling. (3) Developing AEA for the uncertain MSP: We developed HMoEA for assembly line balancing problem with stochastic processing time.
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