文献

J-GLOBAL ID：201102234221818670   整理番号：11A1752647

勤務シフト作成問題におけるMemetic Algorithmの適用

Memetic Algorithms in Job Scheduling Problems

著者 (3件)： 松井和宏 (日本大 工) ,  磯部直希 (日本大 大学院工学研究科) ,  佐藤晴夫 (日本大 工)
資料名： 日本大学工学部紀要  (Journal of the College of Engineering, Nihon University)
巻： 53  号： 1  ページ： 7-14  発行年： 2011年09月25日 
JST資料番号： G0810A  ISSN： 1343-2885  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： Memetic Algorithm(MA)は,遺伝的アルゴリズム(GA)と局所探索(LS)を組み合せた手法で,大域的探索能力は高いが,局所的探索能力が劣っているGAにLSを組み合せることで探索能力を向上させる。本稿では,GAの代表的な適用対象である組合せ最適化問題におけるLSの有効性を,代表的な組合せ最適化問題である勤務シフト問題にMAを適用して検証した。具体的には,まず,勤務シフト問題を定式化し,その条件を満たすための2種類のLSを提案した。さらに,提案したLSを導入したMAを用いてGA単体との探索性能を比較するとともに,GA then LSとGA with LSを比較することでMAの構成について検討した。実験の結果,GA with LSが最も優れた探索性能をもつことが明らかになった。

シソーラス用語： *遺伝的アルゴリズム ,  *近傍探索法 ,  *組合せ最適化問題 ,  交替制度 ,  *スケジューリング ,  制約条件 ,  性能評価 ,  計算量 ,  勤務表 ,  計算コスト ,  探索アルゴリズム ,  *進化的計算
準シソーラス用語： 局所探索 ,  最適化アルゴリズム ,  探索性能

分類 (2件)： ネットワーク法  (KA03040X) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (1件)： シフト