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J-GLOBAL ID：201802265937547969   整理番号：18A0270416

ハイブリッドネコ群最適化に基づくアルゴリズムを用いた高等学校時間割作成問題の解法【Powered by NICT】

Solving the high school timetabling problem using a hybrid cat swarm optimization based algorithm

著者 (3件)： Skoullis Vassilios I. (School of Science and Technology, Hellenic Open University, Parodos Aristotelous 18, 26335 Patra, Greece) ,  Tassopoulos Ioannis X. (Department of Business Administration of Food and Agricultural Enterprises, University of Patras, G. Seferi 2, GR-30100 Agrinio, Greece) ,  Beligiannis Grigorios N. (Department of Business Administration of Food and Agricultural Enterprises, University of Patras, G. Seferi 2, GR-30100 Agrinio, Greece)
資料名： Applied Soft Computing  (Applied Soft Computing)
巻： 52  ページ： 277-289  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2175A  ISSN： 1568-4946  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： 本報では,学校の時間割作成問題を解くためのハイブリッドネコ群最適化(CSO)に基づくアルゴリズムの適用を提示する。使いやすく,効率的で高速なアルゴリズムは,古典的なCSOアルゴリズムのハイブリッド変化である。その効率と性能は実世界入力データを用いた実験を行うことによって実証した。ギリシアにおける種々の高等学校から収集した,このデータは,出版物の多くの他の研究者によるテスト例題として用いられてきた。結果は,同じ評価基準を用いて同じ学校の時間割作成試験事例に適用し,このハイブリッドCSOに基づくアルゴリズムは大部分の他の既存の手法に比べてより少ない計算時間でより良好な性能を示すことを明らかにした,遺伝的アルゴリズム(GA),進化的アルゴリズム(EA),シミュレーテッドアニーリング(SA),粒子群最適化(PSO)と人工的魚群(A FS)である。アルゴリズムの主なプロセスは,古典的なCSOアルゴリズムの変形を構成し,学校の時間割作成問題を解くために適用できるように適切に変化させた。このプロセスは,それぞれの文献に示された他のアルゴリズムと比較して,提案したアプローチの主なアルゴリズムの違いを含んでいる。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： 評価基準 ,  ギリシャ共和国 ,  魚群 ,  高速度 ,  シミュレーテッドアニーリング ,  *最適化 ,  遺伝的アルゴリズム ,  CPU時間 ,  刊行物 ,  *アルゴリズム
準シソーラス用語： 粒子群最適化 ,  進化的アルゴリズム ,  入力データ ,  *時間割 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： ネコ群最適化 ,  ハイブリッドアルゴリズム ,  学校時間割問題 ,  教育組織

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  その他のオペレーションズリサーチの手法  (KA03070E)

タイトルに関連する用語 (7件)： ネコ ,  最適化 ,  アルゴリズム ,  学校 ,  時間割 ,  問題 ,  解法