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J-GLOBAL ID：201802264019745733   整理番号：18A1608931

不確実な情報の下でのファジィPハブ中心ネットワークのための知識ベース遺伝的アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

A knowledge-based genetic algorithm for a capacitated fuzzy p-hub centre network under uncertain information

著者 (3件)： Niknamfar Amir Hossein (Young Researchers and Elite Club, Qazvin Branch, Islamic Azad University, Qazvin, Iran) ,  Niaki Seyed Taghi Akhavan (Department of Industrial Engineering, Sharif University of Technology, Tehran, Iran) ,  Karimi Marziyeh (Department of Industrial Engineering, Faculty of Engineering, Kharazmi University, Tehran, Iran)
資料名： Expert Systems  (Expert Systems)
巻： 35  号： 4  ページ： e12262  発行年： 2018年 
JST資料番号： T0510A  ISSN： 0266-4720  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： ハブネットワークの実際の応用において,旅行時間は,交通,気候条件,および土地または道路タイプによって変化する可能性がある。この問題を容易にするために,本論文では,移動時間を台形ファジィ変数により特性化し,不確実な情報を持つファジィ容量化単一配置pハブ中心輸送(FCSApHCP)を提示した。提案したFCSApHCPを,信頼性制約を用いてその等価パラメトリック整数非線形計画問題に再定義した。目的は,不確実な環境の下でハブと中心のネットワークにおける最大移動時間を最小にするために,p容量化ハブの位置とそれらへの中心ノードの配置を決定することである。FCSApHCPはNP困難であるので,知識ベース遺伝的アルゴリズム(KBGA)と呼ばれる新しいアプローチを開発し,それを解決した。このアルゴリズムは,ハブ位置に関する良好で悪い知識を得るために,2つの知識モジュールを利用し,次に,それらを,それぞれ,良いおよび悪いハブメモリにおいて節約する。得られた結果を検証するために利用可能なベンチマークがないので,多重親交差による遺伝的アルゴリズムを設計し,同様に問題を解決した。次に,アルゴリズムを,それらの性能を分析し,次に統計的に比較する問題を解決するために調整した。提案した手法と解法の適用性を実証した。最後に,ネットワークにおける割引因子に関する感度解析と提案したKBGAのメモリサイズを,より多くの洞察を提供するために実施した。結果は,メモリサイズの適切な値が収束を強化し,KBGAの個体群多様性を同時に節約できることを示した。Copyright 2018 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ベンチマーク ,  信頼性 ,  土地 ,  キャラクタリゼーション ,  適応性 ,  *不確実性 ,  個体群 ,  *曖昧さ ,  *遺伝的アルゴリズム ,  感度解析 ,  道路 ,  *ネットワーク ,  多重化 ,  記憶装置 ,  *アルゴリズム

著者キーワード (6件)： capacitatedPハブ中心輸送 ,  ファジィ旅行時間 ,  遺伝的アルゴリズム ,  知識ベースアルゴリズム ,  単一割当 ,  不確実な情報

分類 (2件)： 物的流通  (KA08000O) ,  ネットワーク法  (KA03040X)

タイトルに関連する用語 (4件)： ファジィ ,  ハブ ,  知識 ,  遺伝的アルゴリズム