文献

J-GLOBAL ID：201702225741893527   整理番号：17A1937488

マトリックス符号化に基づく多目的進化による面接問題を解く問題を解いた。【JST・京大機械翻訳】

Multi-objective evolutionary based on matrix-coding to solve interview grouping problem.

著者 (4件)： Xu Yulong (河南中医薬大学 信息技術学院,鄭州,450046) ,  Sun Xiaojing (中国核電工程有限公司鄭州分公司 実物保護研究所,鄭州,450006) ,  Cao Li (河南中医薬大学 信息技術学院,鄭州,450046) ,  Wang Xiaohui (河南中医薬大学 信息技術学院,鄭州,450046)
資料名： Jisuanji Gongcheng yu Yingyong  (Jisuanji Gongcheng yu Yingyong)
巻： 53  号： 16  ページ： 249-257  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2533A  ISSN： 1002-8331  CODEN： JGYYAT  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： 面接は,大学の自主的な学生と卒業における実際の問題であり,この問題は制約条件を有する組合せ最適化問題に属している。この問題に対して、まず内部制約条件と制約関係を分析し、適切な数学モデルを構築し、最適化目的関数を確定した。次に,マトリックスに基づく多目的進化アルゴリズムを用いて,これらの問題を研究し,数学モデルに基づき,マトリックス染色体符号化方式を構築して,問題を解き,従来の方法を用いて,この問題を解いた。実験結果により、多目的進化アルゴリズムがこのような問題を解く時に、解の品質と数量において、従来のアルゴリズムより明らかに優れていることが分かった。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 染色体 ,  組合せ最適化問題 ,  品質 ,  *符号化 ,  *面接調査 ,  目的関数 ,  最適化 ,  数学モデル ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 多目的進化アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： multi-objective ,  grouping interview ,  matrix encoding ,  mathematical model

分類 (3件)： 計算理論  (JB02000A) ,  その他のオペレーションズリサーチの手法  (KA03070E) ,  ロボットの運動・制御  (IC04012J)

タイトルに関連する用語 (5件)： マトリックス ,  符号化 ,  多目的 ,  進化 ,  面接