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J-GLOBAL ID：201102281760150281   整理番号：11A0932318

無制約MLLS問題を解くための3つのアルゴリズムの比較

Comparison Among Three Algorithms to Solve Unconstrained MLLS Problems

著者 (4件)： HAN Yi (Northeastern Univ., Liaoning, Shenyang) ,  TANG Jia-fu (Northeastern Univ., Liaoning, Shenyang) ,  CAI Jian-hu (Coll. of Business Administration,Zhejiang Univ. of Technol., Zhejiang, Hangzhou) ,  ZHOU Gen-gui (Coll. of Business Administration,Zhejiang Univ. of Technol., Zhejiang, Hangzhou)
資料名： Dongbei Daxue Xuebao(Zirankexueban)  (Dongbei Daxue Xuebao(Zirankexueban))
巻： 31  号： 1  ページ： 20-22,27  発行年： 2010年 
JST資料番号： C5017A  ISSN： 1005-3026  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 無制約マルチレベルロットサイズ決定(UMLLS)問題を解くために,共存粒子群最適化(HPSO)アルゴリズム,ハイブリッド型分散検索(HSS)アルゴリズム,および斥力オペレーター領域一体化遺伝的アルゴリズム(RGA)を提案した。それらの適性を研究するために,それらの性能比較を,標準試験データセットを導入して包括的試験で系統的に実施し,異なるサイズのUMLLS問題向けにこれらのアルゴリズムの選定案を決定した。試験結果から,小/中サイズ問題にはHSSがより強力であり,大サイズ問題にはHPSOが他の2つのアルゴリズムより優れていることがわかった。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  *遺伝的アルゴリズム ,  オペレーター領域 ,  集合 ,  最適化 ,  水準 ,  雑種 ,  ロットサイズ
準シソーラス用語： データセット ,  粒子群最適化 ,  マルチレベル ,  ハイブリッド

分類 (1件)： システム設計・解析  (IA02030D)

タイトルに関連する用語 (2件)： 制約 ,  アルゴリズム