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J-GLOBAL ID：201702228373218880   整理番号：17A1389428

タスク割当問題のためのエントロピー単純化された群最適化【Powered by NICT】

Entropic simplified swarm optimization for the task assignment problem

著者 (3件)： Lai Chyh-Ming (Institute of Resources Management and Decision Science, Management College, National Defense University, Taipei 112, Taiwan) ,  Yeh Wei-Chang (Department of Industrial Engineering and Engineering Management, National Tsing Hua University, Hsinchu 300, Taiwan) ,  Huang Yen-Cheng (Department of Industrial Engineering and Engineering Management, National Tsing Hua University, Hsinchu 300, Taiwan)
資料名： Applied Soft Computing  (Applied Soft Computing)
巻： 58  ページ： 115-127  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2175A  ISSN： 1568-4946  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： あるコストを最小化または最大化するためのシステムの効率と有効性を増加させるためにタスク割り当て問題(TAP)は,計算システムにおける分散プロセッサの数への応用タスクを割り当てることを目的にする。問題はNP困難であるこのようにして,より大きなサイズの問題のための計算的に難治性厳密解を見出した。ESSOとして知られている新しいエントロピー簡易群最適化は,この問題を解くために提案した。この方法では,情報理論により着想を得たエントロピー局所探索(ELS)は,SSOの利用能力を向上させるために提案した。エントロピーは割り当てられたタスクの不確実性レベルを記述するために採用されている高い不確実性を用いたタスクを再配置が機会を持つ。さらに,各再配置タスクのための,潜在的プロセッサの対応するリストを情報理論を用いて構成できるこれはELSの有望な解決策を見出す確率を増強する。提案方法の性能を実験的に評価するために,実験は小~大規模から二十四無作為に生成した課題を用いて実施し,対応する結果は,既存の研究と比較した。実験結果はESSOは解の質と効率の両方でその競争相手よりも優れていることを示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *簡素化 ,  NP困難 ,  不確実性 ,  *最適化 ,  厳密解 ,  計算機システム ,  情報理論 ,  *エントロピー ,  演算プロセッサ ,  近傍探索法
準シソーラス用語： *タスク割当 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： タスク割当問題 ,  単純化された群最適化 ,  情報理論

分類 (3件)： オペレーティングシステム  (JD03020J) ,  その他のオペレーションズリサーチの手法  (KA03070E) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： タスク ,  割当問題 ,  エントロピー ,  単純化 ,  群 ,  最適化