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J-GLOBAL ID：201802213913917141   整理番号：18A1111017

航空交通ネットワークフローの進化的多目的最適化のためのハイブリッド符号化:中国における事例研究【JST・京大機械翻訳】

Hybridized encoding for evolutionary multi-objective optimization of air traffic network flow: A case study on China

著者 (3件)： Xiao Mingming (Smart City College, Beijing Union University, China) ,  Cai Kaiquan (School of Electronics and Information Engineering, Beihang University, China) ,  Abbass Hussein A. (School of Engineering and Information Technology, University of New South Wales, Australia)
資料名： Transportation Research. Part E. Logistics and Transportation Review  (Transportation Research. Part E. Logistics and Transportation Review)
巻： 115  ページ： 35-55  発行年： 2018年 
JST資料番号： W1058A  ISSN： 1366-5545  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： 本論文では,航空交通ネットワークフロー最適化問題を解くための新しいハイブリッド化間接および直接符号化(ハイブリッド)遺伝的アルゴリズムを提案した。各アーク上の重みを制御しながらグラフ上の異なるタイプの最短経路を生成するためにDijkstraアルゴリズムを用いる発見的手法を提案し,現在の航空交通に基づく最適飛行経路を選択した。新しいハイブリッド染色体表現を,最適化のために提案した発見的および遺伝的アルゴリズムと共に用いた。中国の航空宇宙の合成問題と現実のデータに関する実験は,提案方法が効率性と有効性計量に関する直接符号化方法より優れていることを示した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 遺伝的アルゴリズム ,  *符号化 ,  ハイブリッド方式 ,  染色体 ,  *最適化 ,  航空交通管制 ,  *事例研究 ,  *航空輸送 ,  *中華人民共和国 ,  発見的方法 ,  アーク放電 ,  最適化問題
準シソーラス用語： Dijkstraアルゴリズム ,  最短経路 ,  *ネットワークフロー , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 航空交通管理 ,  流れの最適化 ,  ミームコンピューティング ,  相互依存最適化

分類 (2件)： 航空交通管制・航法施設  (TE01030T) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (5件)： ネットワークフロー ,  進化的多目的最適化 ,  符号化 ,  中国 ,  研究