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J-GLOBAL ID：201702252303416341   整理番号：17A1776452

逐次最小最適化を用いたネットワークルーティング問題に対する最適経路探索法【Powered by NICT】

An optimal routing search method on the network routing problem using the sequential minimal optimization

著者 (3件)： Toyoda Kazuhiro (Graduate School of Science and Engineering, Chiba University, Chiba, Japan) ,  Okamoto Takashi (Graduate School of Engineering, Chiba University, Chiba, Japan) ,  Koakutsu Seiichi (Graduate School of Engineering, Chiba University, Chiba, Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： SICE  ページ： 805-810  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： ネットワーク経路選定問題は,交通を持つネットワーク上の複数の流れの挙動を考慮することが重要問題の一つである。ネットワーク経路選定問題は,流れの挙動は競争利己的ルーティングゲームと流れの挙動は,協調的最適経路選定問題に分類できる。本研究では,最適経路選定問題に焦点を当てた。最適経路選定問題を,線形等式制約と下限制約条件を持つ最適化問題として定式化した。サポートベクトルマシン(SVM)の学習問題を線形等式制約と上下限制約のついた最適化問題として定式化した。逐次最小最適化(SMO)は学習問題に対する高速解法の一つである。SMOは最適経路選定問題を解くために適用することができた。SMOを用いた新しい高速最適経路探索法を提案した。数値実験では,計算コスト上で提案手法の有効性は,自己複製子ダイナミックスを用いた探索法と比較して検証した。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： 経路選定 ,  *最適航路 ,  定式化 ,  線形性 ,  サポートベクトルマシン ,  ゲーム ,  最適化問題 ,  *ネットワーク ,  *最適化 ,  高速度 ,  学習
準シソーラス用語： 計算コスト ,  数値実験 ,  等式制約 ,  *探索法 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 最適化 ,  ネットワークルーティング ,  経路探索