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J-GLOBAL ID：201702277737497355   整理番号：17A1589482

この問題を解決するために,多重制約問題のための階層的最適化アルゴリズムを提案した。【JST・京大機械翻訳】

An Hierarchic Optimization Algorithm for Curling-Match Multi-constrained Problem

著者 (5件)： Ding Rui (哈爾浜工程大学計算机科学与技術学院,黒竜江哈爾浜150001;牡丹江師范学院計算机与信息技術学院,黒竜江牡丹江157012) ,  Dong Hongbin (哈爾浜工程大学計算机科学与技術学院,黒竜江哈爾浜,150001) ,  Xing Wei (哈爾浜工程大学計算机科学与技術学院,黒竜江哈爾浜,150001) ,  Liu Wenjie (哈爾浜工程大学計算机科学与技術学院,黒竜江哈爾浜,150001) ,  Kong Fei (哈爾浜工程大学計算机科学与技術学院,黒竜江哈爾浜,150001)
資料名： Dianzi Xuebao  (Dianzi Xuebao)
巻： 45  号： 3  ページ： 632-637  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2504A  ISSN： 0372-2112  CODEN： TTHPAG  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： アイドリングゲームによるアレイ編成問題は,収束が困難なマルチ制約最適化問題である。これらの問題を解くために,単一層遺伝的アルゴリズムを提案したが,これはこの問題を解くのに適していることが示された。まず第一に,問題を解決するためにいくつかの制約を階層化する。次に,第一層最適化を用いて,探索効率を改善するために,第二層最適化を行い,個体群の多様性を保つために,第二層最適化を設計した。. . . 1の最適化を行い,探索効率を向上させた.. 1の階層最適化を行う.2 層の最適化を行う.最後に,改良されたアルゴリズムを用いることによって,本論文では,ツイツボゲームのためのマルチ制約最適化問題を解決するために,適応度関数を構築した。シミュレーション結果は,粒子群最適化アルゴリズムと古典的遺伝的アルゴリズムとの比較により,提案したアルゴリズムが,効果的に,最適化問題を解くことができることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 制約付最適化問題 ,  *最適化 ,  *アルゴリズム ,  単一層 ,  最適化問題 ,  *多重化 ,  遺伝的アルゴリズム ,  シミュレーション ,  階層構造 ,  個体群
準シソーラス用語： 粒子群最適化 ,  適応度関数 ,  二層 ,  探索効率 ,  *最適アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： curling-match multi-constrained optimization ,  partheno-genetic algorithm ,  hierarchic optimization ,  targeted self-crossover ,  fixed-random self-crossover

分類 (2件)： システム同定  (IA02040O) ,  工程管理  (KB03030P)

タイトルに関連する用語 (5件)： 多重 ,  制約 ,  問題 ,  最適化アルゴリズム ,  提案