書誌事項
- タイトル別名
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- Job shop scheduling using genetic algorithm incorporating priority rule
- – Learning the priority rule using neural network –
- ―ニューラルネットワークによる優先規則の学習―
抄録
<p>This paper deals with job shop scheduling problem with average weighted tardiness. An effective priority rule for this problem is constructed using a neural network. The neural network is learned from the input-output pairs obtained from schedules optimized using a genetic algorithm. Numerical experiments show that the neural network can generate better schedules than ATC rule which has three tuning parameters.</p>
収録刊行物
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- 年次大会
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年次大会 2020 (0), S14205-, 2020
一般社団法人 日本機械学会
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詳細情報 詳細情報について
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- CRID
- 1390287462799806464
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- NII論文ID
- 130008004331
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- ISSN
- 24242667
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- 本文言語コード
- ja
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- データソース種別
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- JaLC
- Crossref
- CiNii Articles
- KAKEN
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- 抄録ライセンスフラグ
- 使用不可