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J-GLOBAL ID：201002282709273556   整理番号：10A1538631

PSOとLCOのハイブリッドによるTSPの解法

著者 (4件)： 市瀬光生 (北大) ,  鈴木育男 (北大) ,  山本雅人 (北大) ,  古川正志 (北大)
資料名： インテリジェント・システム・シンポジウム(CD-ROM)  (Symposium on Fuzzy, Artificial Intelligence, Neural Networks and Computational Intelligence (CD-ROM))
巻： 20th  ページ： ROMBUNNO.S2-1-2  発行年： 2010年 
JST資料番号： L1193B  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 粒子群最適化法(PSO)は粒子群によって解を探索する手法で,優れた解探索能力を持つことが知られている。しかし,組合せ最適化問題,特に大規模な問題に対しては解がうまく探索されず,PSOはあまり適用されていない。そこで本研究では中規模から大規模な最適化問題に対して有効な解の探索を行うために局所クラスタリング組織化法(LCO)とPSOのハイブリッド手法を提案し,その有効性を検証する。(著者抄録)

シソーラス用語： *巡回セールスマン問題 ,  *数値解法 ,  最適化手法 ,  クラスタ化 ,  突然変異 ,  粒子群最適化 ,  改変
準シソーラス用語： 局所クラスタリング組織化法

分類 (1件)： システム最適化手法  (IA02050Z)

タイトルに関連する用語 (2件)： PSO ,  解法