템플릿 디자인 문제에 대한 메타휴리스틱: 인코딩, 대칭 및 하이브리드화 - 메타휴리스틱을 활용한 다양한 템플릿 디자인 문제 해결 방식 제안 및 성능 비교
본 논문은 다양한 메타휴리스틱 알고리즘을 활용하여 템플릿 디자인 문제(TDP)를 효율적으로 해결하는 방법을 제시하고, 이들의 성능을 비교 분석합니다.
Exploring the Effectiveness of Metaheuristics for Solving the Template Design Problem
This research paper investigates the application of various metaheuristic algorithms, including novel hybrid approaches, to effectively solve the Template Design Problem (TDP) in manufacturing, demonstrating their potential as a competitive alternative to traditional integer linear programming methods.
메타휴리스틱을 활용한 항공 우주 문제 해결에 대한 체계적인 연구
본 논문에서는 항공 우주 분야에서 발생하는 다양한 최적화 문제를 해결하기 위해 메타휴리스틱을 적용하는 방법에 대한 체계적인 검토를 제시합니다.
メタヒューリスティクスを用いた航空宇宙問題解決に関する体系的研究
航空宇宙分野における最適化問題解決のためのメタヒューリスティクスの応用に関する体系的なレビューを行い、過去10年間の研究動向、主要なメタヒューリスティクス、それらの適用分野、および各問題に対するアルゴリズムの分類を明らかにする。
基於優先級的構造性啟發式演算法實現類比積體電路的自動佈局
本文提出了一種基於優先級的構造性啟發式演算法，用於解決類比和混合訊號積體電路的自動佈局問題，並探討了基因演算法、協方差矩陣適應進化策略和強化學習等優化方法，以提高佈局效率和電路性能。
Automated Analog Integrated Circuit Placement Using a Priority-Based Constructive Heuristic and Metaheuristic Optimization
This paper presents a novel heuristic approach for automated placement of analog and mixed-signal integrated circuits, addressing the challenges of pockets, variant selection, and minimum distances, and demonstrating competitive results compared to state-of-the-art methods.
재작업을 고려한 생산 운영을 위한 공동 최적화: 이중 모듈 알고리즘 프레임워크 제안
본 논문에서는 제품 재작업이 발생하는 생산 시스템의 효율성을 극대화하기 위해 스케줄링, 머신 유지보수, 품질 관리를 동시에 고려하는 새로운 이중 모듈 알고리즘 프레임워크를 제안합니다.
Joint Optimization of Production Scheduling and Machine Maintenance with Rework in Manufacturing Systems
This paper proposes a novel dual-module algorithm, DPEIA, to optimize production scheduling and machine maintenance in manufacturing systems, considering the impact of rework on overall efficiency.
Memetic and Collaborative Metaheuristics for Solving the Balanced Incomplete Block Design Problem
This paper introduces a novel dual representation and effective memetic and collaborative metaheuristic algorithms for generating balanced incomplete block designs (BIBDs), outperforming existing methods and offering a general framework for tackling symmetrical combinatorial optimization problems.
조합 최적화 문제를 위한 딥 모방 모델: 공구 교체 문제에 대한 적용
딥 메타 협력 알고리즘은 기존 협력 알고리즘보다 효율적으로 조합 최적화 문제, 특히 공구 교체 문제를 해결할 수 있다.
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