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J-GLOBAL ID：201702220050883494   整理番号：17A1394219

離散組合せ最適化のための微分BPSO GAハイブリッドアルゴリズム【Powered by NICT】

A differential BPSO-GA hybrid algorithm for discrete combination optimization

著者 (3件)： Zhou Yimin (Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences, Shenzhen, 518055, P. R. China) ,  Li Zhifei (Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences, Shenzhen, 518055, P. R. China) ,  Hu Chaofang (Tianjin University, Tianjin, 300072, P. R. China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CCC  ページ： 2686-2690  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 離散組合せ最適化における典型的な統計的多くの問題,整数線形計画法,被覆問題,ナップサック問題,グラフ理論,ネットワークフローとディスパッチングを含んでいる。NPC(非決定論的多項式完全)問題については,多くのアルゴリズムは発見的アルゴリズムは一種重要で効果的な方法である離散最適化のための開発されている。本論文では,新しい群知能アルゴリズムは,BPSO(二値パーティクルスワーム最適化),GA(遺伝的アルゴリズム)と最大差分計算と組み合わせて,TSPとナップサック二典型的な離散組合せ最適化問題を解決するために提案する。提案したアルゴリズムは,歴史的記憶を探索できると分化した探索戦略は,候補としてエリート遺伝子特徴を選択するために,群の多様性を維持するために導入した。実験は,アルゴリズムの収束性を解析するために設計し,実施し,解は,高次元探索空間で得られた。二成分組合せ問題に関しては,結果は,開発したアルゴリズムは,従来の群知能アルゴリズムに比べてより速い収束速度とより高い品質を持つことを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： グラフ理論 ,  *アルゴリズム ,  整数線形計画法 ,  組合せ問題 ,  被覆問題 ,  遺伝的アルゴリズム ,  高次元 ,  ナップサック問題 ,  組合せ最適化問題 ,  多項式
準シソーラス用語： 探索空間 ,  粒子群最適化 ,  群知能 ,  発見的アルゴリズム ,  *組合せ最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： その他のオペレーションズリサーチの手法  (KA03070E) ,  数値計算  (JE02000J) ,  数理計画法  (KA03030M) ,  計算理論  (JB02000A)

タイトルに関連する用語 (4件)： 組合せ最適化 ,  微分 ,  Ga ,  ハイブリッドアルゴリズム