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J-GLOBAL ID：201702235203170065   整理番号：17A1165714

確率的連結施設配置問題のための不正確なサンプル平均近似アプローチ【Powered by NICT】

An inexact sample average approximation approach for the stochastic connected facility location problem

著者 (2件)： Bardossy M. Gisela (Merrick School of Business, University of Baltimore, 1420 N. Charles Street, Baltimore, MD, 21201) ,  Raghavan S. (Smith School of Business and Institute for Systems Research, University of Maryland, College Park, MD, 20742)
資料名： Networks  (Networks)
巻： 70  号： 1  ページ： 19-33  発行年： 2017年 
JST資料番号： E0727A  ISSN： 0028-3045  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： サンプル平均近似(SAA)手法は,大規模確率的最適化問題に適用されることが多い,モンテカルロシミュレーションに基づいて,広く使用されている技術である。このアプローチでは,採取したシナリオの多重コピーを持つセットサンプル平均問題のを生成し,厳密に解析した。換言すれば,試料平均問題が最適に解けることを暗黙の前提である。いくつかの例では,しかしながら,試料平均問題はNP困難問題はしばしば困難または最適に解くために非実用的であるかもしれない。本論文では,SAAアプローチの範囲を広げ,最適にサンプル問題を解くことなく,発見的方法と下界手法を組み合わせることにより,最適解値に対してタイトな信頼限界を持つ高品質な解を得ることができることを示した。二つの問題に対する「不正確なSAAアプローチ」を実証した。第一に,確率的連結施設配置(SConFL)問題に適用し,本論文のための動機づけの応用,電気通信網の設計で生じる付加的応用として,我々はまた,確率的容量制約なし施設配置(SUFL)問題のためのそれを使用した。計算結果は,不正確なSAAアプローチの有効性を示した。Copyright 2017 Wiley Publishing Japan K.K. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 多重化 ,  *近似法 ,  動機づけ ,  信頼限界 ,  通信網 ,  発見的方法
準シソーラス用語： 容量制約 ,  高品質 ,  最適解 ,  下界 ,  NP困難問題 ,  モンテカルロシミュレーション ,  確率的最適化 ,  *施設配置問題 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： 発見的方法 ,  ネットワーク設計 ,  ネットワーク最適化 ,  確率的最適化 ,  連結施設配置問題 ,  容量制約なし施設配置問題 ,  サンプル平均近似

分類 (5件)： 通信工学・通信事業一般  (ND01000D) ,  分子・遺伝情報処理  (JE15040B) ,  資材管理  (KB05020S) ,  オペレーションズリサーチ一般  (KA03010Q) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 確率 ,  施設配置問題 ,  サンプル ,  平均 ,  近似アプローチ