フレキシブルショップ問題への遺伝的機械学習アプローチ : リアルタイム・スケジューリングのためのルール獲得法(学習)(<特集>進化的計算)
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概要
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フレキシブルショップ問題を取り上げ,リアルタイム・スケジューリングをふまえた最適化モデル,すなわち,計画立案段階において「どれだけのジョブがどのタイミングで発生」するのかが十分に予測できない状況下におけるスケジューリング・モデルを対象とする.このようなモデルに対するアプローチとして,遺伝的機械学習(GBMLに基づくスケジューリング・ルールの獲得法を提案する.いくつかの例題に対して提案方法を用いた計算機実験を行い,求められたルールの特徴等を調べる.さらに,ルールによって得られた解の良さ,ルール(集合)の汎用性の評価を通して,提案方法の有効性・可能性について検討する
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2004-02-15
著者
-
榊原 一紀
立命館大学
-
玉置 久
神戸大学工学部
-
榊原 一紀
立命館大学情報理工学部
-
村尾 元
神戸大学大学院国際文化学研究科
-
北村 新三
神戸大学
-
北村 新三
神戸大学工学部
-
村尾 元
神戸大学国際文化学部
-
榊原 一紀
神戸大学大学院自然科学研究科
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