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J-GLOBAL ID：201702280237634942   整理番号：17A1283118

TSP問題におけるProlfer数に基づく離散粒子群最適化アルゴリズムの応用【JST・京大機械翻訳】

A discrete particle swarm optimization algorithm based on Pruefer number for the application of the TSP problem

著者 (1件)： Yan Kunmei (福建商学院基礎部,福建福州,350012)
資料名： Fuzhou Daxue Xuebao (Ziran Kexue Ban)  (Fuzhou Daxue Xuebao (Ziran Kexue Ban))
巻： 45  号： 1  ページ： 147-150  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3290A  ISSN： 1000-2243  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： Prolfer数符号化,正規化演算子,および粒子の位置行列を導入することによって,連続的粒子群最適化(PSO)アルゴリズムを離散化PSOに変換した。次に,巡回セールスマン問題の制約最小スパニング木を構築することによって,DCMSTのファジィ離散粒子群最適化アルゴリズムを用いて,最適解を得ることができた。TSPのテスト例を用いてシミュレーション実験を行い、アルゴリズムの有効性と実用性を証明した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： シミュレーション ,  正規化 ,  スパンニング木 ,  *アルゴリズム ,  曖昧さ ,  符号化 ,  巡回セールスマン問題
準シソーラス用語： 実用性 ,  最適解 ,  離散化 ,  *粒子群最適化 ,  *離散粒子群最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： travelling salesman problem ,  Pruefer number coding ,  particle swarm optimization ,  degrees constraints minimum spanning tree

分類 (2件)： システム最適化手法  (IA02050Z) ,  ネットワーク法  (KA03040X)

タイトルに関連する用語 (3件)： 離散粒子群最適化 ,  アルゴリズム ,  応用