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J-GLOBAL ID：201802234821169718   整理番号：18A0164089

遺伝的アルゴリズムを用いた新しいタイプのTSP(巡回セールスマン問題)の解法【Powered by NICT】

Solving a new type of TSP using genetic algorithm

著者 (1件)： Chen Dan (Shanghai Micro Electronics Equipment (Group)CO., LTD. Shanghai, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： IECON  ページ： 3333-3339  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,新しいタイプのTSP,すなわちPTSP(多形巡回セールスマン問題)を提案した。問題は走査場経路最適化の研究から発見された。PTSPに関しては,各ノードは多形性である,各ノードはいくつかの状態を持つことができるが,測定されたループでのみ決定状態を得る,さらにノードのどちらかがノードの対の異なる状態にあるときのノード対を結ぶ経路が異なると異なる距離を持つことができる。PTSPの特殊性を目指して,階層的マッピング演算子を提案した。合理的な分配により,PTSP重み行列を形式的にTSP重み行列に変換することができた。古典的T SPアルゴリズムを用いた階層的マッピング演算子の組合せはPTSPを解決する有効な方法である。GA(遺伝的アルゴリズム)の探索プロセスを最適化するために,GAの選択演算子は改善された。本論文では,改良された遺伝的アルゴリズムを用いた階層的マッピング演算子の組合せを用いた。最後に,四種類の選択した演算子のを比較し,それらの収束結果と性能を評価した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  *遺伝的アルゴリズム ,  最適化 ,  走査 ,  *巡回セールスマン問題
準シソーラス用語： 特異性 ,  経路最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 遺伝的アルゴリズム ,  タイプ ,  巡回セールスマン問題 ,  解法