言語種別 英語 発行・発表の年月 2008/11 形態種別 学術雑誌 査読 査読あり 標題 An Approach to Multi-Objective Job Shop Scheduling Using Hybrid Particle Swarm Optimization 執筆形態 共著 掲載誌名 Proceedings of The 38th International Conference on Computers and Industrial Engineering 巻・号・頁 in CD-ROM 著者・共著者 Jiong Shen, Fumihiko Yano, Tsutomu Shohdohji, and Yoshiaki Toyoda 概要 PSOをジョブショップスケジュール(JSS)問題に適応する際に，PSOは実数空間で探索を行っているので，個体の座標をJSS問題の解であるスケジュールに変換する必要がある．ところが，問題のサイズが大きくなると解の精度がかなり落ちる．さらにPSOは局所解に陥ってしまい，大局的な最良解を見つける際に問題となる．これに対して遺伝的アルゴリズム(GA)は解の候補が直接個体の遺伝子として表現され，変換を必要としない．そこで，JSS問題をPSOとGAの2つのメタヒューリス ティックス探索法で解く際のそれぞれの特徴を分析し，PSOとGAとのハイブリッドヒューリスティックスアルゴリズム（HPG）を開発した．そしてそれをベンチマーク問題並びに現実の問題をモデル化した問題に適用し，この有効性を確認している．