2 つのデータマイニングタスクのための遺伝的プログラミングの枠組:分類および一般化した規則誘導

A Genetic Programming Framework for Two Data
Mining Tasks: Classi cation and Generalized Rule
Induction

Genetic programming (1997): 96-101.
20150918_jnishida

本稿では,2つの主要なデータマイニングタスク,すなわち分類および一般化した規則誘導のための遺伝的プログラミング(GP)の枠組を提案する.枠組はGPアルゴリズムとリレーショナルデータベースシステムの間の統合を強調する.特に個人の適応度は、SQL質問を、(平行した)データベースサーバーに提出することによって計算される。データマイニングの観点からこの統合のいくつかの利点が、スケーラビリティ、データプライバシーコントロール、および自動的な並列化にあるとされている.本稿では,2つの上記のデータマイニング仕事に合うように調整されたいくつかの遺伝のオペレータも提案する。

再構成可能な生産システムのための適応型NSGA – 2 のアルゴリズムを基にした動的処理計画の生成

An adapted NSGA-2 algorithm based dynamic process
plan generation for a recon gurable manufacturing
system

Journal of Intelligent Manufacturing,Volume23,Issue4,pp1141-1155,2012

グローバル市場の急成長と顧客の需要の増加に伴って,企業は競合他社との間で迅速にかつコストを効率的に共存させ,リードを取ることによって対応することが不可欠になっている.全体的に見ると,組織の構造は幅広い製品の多様に応えるため,変化を必要とする.これは,再構成可能なマシンやコントローラ,ソフトウェア支援システムを備えた再構成可能生産システム(RMS)の概念を取り入れることで達成できる.本稿では、再構成可能生産システムのための動的プロセス計画を生成する新しい手法を提案する.初めに,部品や製品の必要条件として製造システムを含んだ機械によって提供される機能と比較することで評価する.もし生産することで最適な処理計画を生成することが可能であれば,そうしなければシステムが機能の欠如することを示すエラーメッセージを表示する.本稿では適応型NSGA-2のアルゴリズムを使用することで多目的シナリオによる製造コストと時間を削減する目的で検討する.また数値例をだすことで提案手法の有効性を実証する.

20150616_jnishida