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J-GLOBAL ID：201702264122218770   整理番号：17A1717046

ハイブリッド発見的方法による秩序を持つp-メディアン二層問題の解法【Powered by NICT】

Solving the p-median bilevel problem with order through a hybrid heuristic

著者 (2件)： Casas-Ramirez Martha-Selene (Universidad Autonoma de Nuevo Leon, Facultad de Ciencias Fisico-Matematicas, Avenida Universidad s/n, San Nicolas de los Garza, Nuevo Leon, CP 66450, Mexico) ,  Camacho-Vallejo Jose-Fernando (Universidad Autonoma de Nuevo Leon, Facultad de Ciencias Fisico-Matematicas, Avenida Universidad s/n, San Nicolas de los Garza, Nuevo Leon, CP 66450, Mexico)
資料名： Applied Soft Computing  (Applied Soft Computing)
巻： 60  ページ： 73-86  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： p-メディアン問題の変異体はこの論文で考察した,提示した。この変異体は,消費者がそれらを役立つであろうことに位置する施設を選択する自由があるという仮定に基づいている。後者決定は施設に対する顧客選好を考慮することによって行った。この問題を研究するために,数学的2レベル計画法定式化を提案した。このような2レベル計画問題を解く困難を仮定して,二つの再定式化は,問題を解くために使用した。最初の再定式化を数学モデルへの制約と変数を追加し,一方第二のものは,制約のみを加えた。それにもかかわらず,両方の再定式化は,より低いレベルの変数の値を見つけるために上部レベルの変数によってパラメータ化された最適化問題を解決する必要性を回避した。数値実験の結果は,両方の再定式化に必要な時間は例えばのサイズが大きくなると有意に増加したことを示した。さらに,再定式化した大規模事例を解くことはできない。散乱探索に基づくハイブリッド発見的アルゴリズム,上記再定式化により要求されるよりも少ない時間で試験した全ての事例に対して高品質の解を得るの開発を行った。さらに,提案したヒューリスティックが最適であったまたは現在最もよく知られた解を得る大きなサイズの事例を解くことができた。計算実験から得られた結果は,提案したアルゴリズムは着実に機能することを示した。ランダム構築,欲張り建設に伴う散乱探索,GRASPと遺伝的アルゴリズムを用いた散乱探索との比較は,提案したハイブリッドヒューリスティックが他のアルゴリズム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： 消費者 ,  定式化 ,  遺伝的アルゴリズム ,  *中央値 ,  散乱 ,  アルゴリズム ,  数学モデル ,  *発見的方法 ,  最適化問題 ,  パラメタリゼーション
準シソーラス用語： ヒューリスティック ,  高品質 ,  発見的アルゴリズム ,  数値実験 ,  *二層 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 2レベルプログラミング ,  pメディアン ,  顧客はし好条件づけ ,  ハイブリッド発見的方法 ,  散布探索法

分類 (2件)： 数理計画法  (KA03030M) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (5件)： 発見的方法 ,  メディアン ,  二層 ,  問題 ,  解法