リアルタイムスケジューリングに対する遺伝的機械学習アプローチ
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概要
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In this paper, we adopt a genetic-based machine learning (GBML) approach to a realtime scheduling problem in which several products are to be assigned to one of the buffers, and propose a method of generating and selecting rules for assigning each product to a desirable buffer. In applying the GBML, we use the Pitt approach, where the set of rules (rule-set) is represented symbolically as an individual of genetic algorithms, and the fitness of an individual is calculated based on the total cost required for transporting, operating and keeping of whole products. Through some computational experiments, the effectiveness and the possibility of our approach is investigated.
- 社団法人 電気学会の論文
- 2003-04-01
著者
-
榊原 一紀
立命館大学
-
玉置 久
神戸大学工学部
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榊原 一紀
立命館大学情報理工学部
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村尾 元
神戸大学大学院国際文化学研究科
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松田 浩一
(株)神戸製鋼所
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岩谷 敏治
(株)神戸製鋼所 生産技術研究所
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北村 新三
神戸大学
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北村 新三
神戸大学工学部
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松田 浩一
(株)神戸製鋼所プロセス技術研究所
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村尾 元
神戸大学国際文化学部
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村尾 元
神戸大学工学部
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榊原 一紀
神戸大学大学院自然科学研究科
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岩谷 敏治
(株)神戸製鋼所
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松田 浩一
東京都立科学技術大学
-
松田 浩一
神戸製鋼所
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