文献

J-GLOBAL ID：201802246368217557   整理番号：18A0870809

2つの改良シミュレーテッドアニーリングアルゴリズムは,大領域制約充足問題を解明する。【JST・京大機械翻訳】

Two improved simulated annealing algorithms for solving constraint satisfaction problems with large domains

著者 (2件)： Yuan Zhiqiang (上海理工大学理学院,上海,200093) ,  Zhao Chunyan (上海理工大学理学院,上海,200093)
資料名： Jisuanji Yingyong Yanjiu  (Jisuanji Yingyong Yanjiu)
巻： 34  号： 12  ページ： 3611-3616  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2536A  ISSN： 1001-3695  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： ランダム制約充足問題の相変化現象と解アルゴリズムはNP-完全問題の研究ホットスポットであり、RB(revisedB)モデルは不凡なランダム制約充足問題であり、それは精確な可満性の現象と難解実例の2つの重要な特徴を持っている。RBモデルの大値域のランダム制約充足問題に対して、2種類の擬似アニーリングに基づく改良アルゴリズム、即ちRSA(revisedsimulatedannealingalgorithm)とGSA(genetic-simulatedannealingalgorithm)を提案した。これら2つのアルゴリズムをRBモデルのランダム実例を解決するために用い,数値結果は,RSAとGSAが,ランダム事例の解を効果的に発見することができ,そして,解効率はランダムウォークアルゴリズムより良好であることを示した。..............................相転移閾値点に近いとき,この2つのアルゴリズムによって得られた最適解は,非常に少数の制約を満たさない。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *制約充足問題 ,  *アルゴリズム ,  相転移 ,  ホットスポット
準シソーラス用語： 最適解 ,  *シミュレーテッドアニーリングアルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： constraint satisfaction problems(CSP) ,  model RB ,  simulated annealing algorithm ,  genetic algorithm

分類 (2件)： 計算理論  (JB02000A) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (2件)： シミュレーテッドアニーリングアルゴリズム ,  制約充足問題