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J-GLOBAL ID：201702256663438509   整理番号：17A1191138

大規模問題を処理するためのアリコロニー最適化のための効果的ヒューリスティックス【Powered by NICT】

Effective heuristics for ant colony optimization to handle large-scale problems

著者 (1件)： Ismkhan Hassan (Department of Computer Engineering, University of Bonab, Bonab, East Azerbaijan, Iran)
資料名： Swarm and Evolutionary Computation  (Swarm and Evolutionary Computation)
巻： 32  ページ： 140-149  発行年： 2017年 
JST資料番号： W3213A  ISSN： 2210-6502  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： アリコロニー最適化(ACO)は,広い範囲の最適化問題に適用されているが,その高い時間及び空間複雑性は,大規模なインスタンスへ適用することを妨げる。さらに,その性能を向上させるためにACO(アリコロニー最適化)で使用されている局所探索はフェロモン値に貯蔵された発見的情報を用いること無しに適用した。これらの問題を克服するために,本論文では,効果的な表現と発見的方法を含む新しい戦略,ACOをスピードアップし,大規模な事例に適用される,を提案した。結果は,行った実験で,提案したACO(アリコロニー最適化)は,精度と速度の点で他のバージョンよりも優れた性能を持つことを示した。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： 近傍探索法 ,  *発見的方法 ,  フェロモン ,  最適化問題
準シソーラス用語： 複雑性 ,  *アリコロニー最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 大規模最適化 ,  アントコロニー最適化法 ,  ACO(アリコロニー最適化) ,  発見的方法 ,  巡回セールスマン問題

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 大規模 ,  アリコロニー最適化 ,  ヒューリスティックス