研究概要 |
1.多様性を保持する部分列挙選択則の性能解析 多様性を保持する部分列挙選択則が問題に含まれる各種パラメータの変化に対していかにロバストであるかを解析し,ジョブショップ問題に適用して評価した。 2.大規模問題における探索空間縮小法の提案 最適解の探索方向を広大な空間の有効な領域に強制するように,ヒューリスティック則より生成された先行順序制約を利用して探索空間を縮小する方法を提案し,大規模フローショップ問題に適用した。 3.複雑な制約条件を扱うモジュール型遺伝アルゴリズムの構成法 複雑な制約条件に対処するために,追加する制約条件を表す個体表現をモジュール化して遺伝アルゴリズムを構成する方法を提案し,作業者配置問題に適用して,その有効性を確認した。 4.種々の制約が付加したジョブショップ問題への適用 生産工程の中には,機械間に製品バッファが無かったり,待時間無しという厳しい制約条件が存在するので,通常のジョブショップエ程にこのような制約が加わった問題に遺伝アルゴリズムを適用して,その有効性を確認した。 5.多目的フローショップ問題への適用 1で提案した方法を,多様性という性質を生かして多目的フローショップ問題へ適用し,有効性を確認した。
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