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J-GLOBAL ID：201802268008918493   整理番号：18A0333128

整数変数を持つ1000000000次元資源配分問題のための地域住民を対象とした高速アルゴリズム【Powered by NICT】

A population-based fast algorithm for a billion-dimensional resource allocation problem with integer variables

著者 (2件)： Deb Kalyanmoy (Department of Electrical and Computer Engineering, Michigan State University, East Lansing, MI 48824, USA) ,  Myburgh Christie (Principal Research & Development Engineer, Maptek Pty Ltd, Level 2, 190 Aberdeen Street, Northbridge, WA 6003, Australia)
資料名： European Journal of Operational Research  (European Journal of Operational Research)
巻： 261  号： 2  ページ： 460-474  発行年： 2017年 
JST資料番号： A0547A  ISSN： 0377-2217  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： 最適化アルゴリズムの性能に影響する種々の複雑さの中で,探索空間次元が主要な因子である。もう1つの重要な複雑さは,探索空間の離散性である。これら二つの複雑さは,単一問題に存在する場合,最適化アルゴリズムは非効率的であり,線形計画法(LP)問題でも実証した。本論文では,著者らは,特定の産業から来ているけれども,他の実用的な資源配分と割当問題に類似した整数線形計画法(ILP)問題に構成する特定資源割当問題を考察した。集団ベース最適化アプローチに基づいて,準最適解に到達するために計算的に高速な方法を提示した。二一般的なソフトウェア(glpk,CPLEX,),時間,それぞれし続けながら,三十万二千整数変数周辺処理することができないと比較して,提案した方法は,同じ計算機に関する第二回以内で近最適解を見つけることができた。,本研究の主ハイライトはほぼ50,000 1~十億の取扱いにおける線形計算量(10~9)変数でスケールすることをカスタマイズされた集団ベース最適化アルゴリズムを提案することである。によって,このような大型実世界制約問題は最適化アルゴリズムを用いて処理したのは初めてであると信じている。種々の問題パラメータに対するこの方法の感度研究を行い,これらの研究は提案した方法のような迅速かつスケールアップ適用の理由を明確に示した。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： 割当問題 ,  最適化 ,  線形計画法 ,  ソフトウェア ,  計算量 ,  *資源割付 ,  カスタム化 ,  *高速アルゴリズム ,  線形性 ,  整数線形計画法
準シソーラス用語： 最適解 ,  準最適解 ,  探索空間 ,  複雑性 ,  最適アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 進化的計算 ,  集団ベース最適化アルゴリズム ,  大規模最適化 ,  資源配分問題 ,  1000000000変数

分類 (1件)： 数理計画法  (KA03030M)

タイトルに関連する用語 (6件)： 整数 ,  変数 ,  資源 ,  配分問題 ,  地域住民 ,  高速アルゴリズム