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J-GLOBAL ID：201802226635986045   整理番号：18A0343017

過ぎたるは及ばざるがごとし:可変近傍探索を伴う最大平均多様性問題【Powered by NICT】

Less is more: Solving the Max-Mean diversity problem with variable neighborhood search

著者 (6件)： Brimberg Jack (Royal Military College of Canada, Kingston, Ontario, Canada) ,  Mladenovic Nenad (Mathematical Institute, Belgrade, Serbia) ,  Mladenovic Nenad (LAMIH, Universite de Valenciennes et du Hainaut Cambresis, Valenciennes, France) ,  Todosijevic Raca (Mathematical Institute, Belgrade, Serbia) ,  Todosijevic Raca (LAMIH, Universite de Valenciennes et du Hainaut Cambresis, Valenciennes, France) ,  Urosevic Dragan (Mathematical Institute, Belgrade, Serbia)
資料名： Information Sciences  (Information Sciences)
巻： 382-383  ページ： 179-200  発行年： 2017年 
JST資料番号： D0636A  ISSN： 0020-0255  CODEN： ISIJBC  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： 多様性/分散問題の広いクラスの中で,最大平均多様性問題として知られている重要な変異体,サブセットに属するすべてのエッジの合計と部分集合の基数の商を最大にするために元素の与えられたセットのサブセットを見出すことが必要であることを見いだした。本論文では,この問題を解決するための一般的可変近傍探索法の新しい応用を開発した。多数の計算結果は,著者らの新しい発見的方法は,現在の最先端の発見的方法を上回ることを示した。さらに,最もよく知られた解を文献からの60の大型試験例のうちの58に改善された。換言すれば,著者らの方法の簡単さ,発見のための望ましい特性であるにもかかわらず,最新技術を表しより複雑な発見的方法よりも大幅に優れた結果を達成した。,単純性は,より効率的で効果的な方法を導くことができる:発見的方法を用いた場合,可能であった。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *発見的方法 ,  部分集合
準シソーラス用語： 基数 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 可変近傍探索 ,  多様性/分散問題 ,  最大平均

分類 (2件)： 通信網  (ND07030A) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 可変近傍探索 ,  平均 ,  多様性