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J-GLOBAL ID：201802268136150365   整理番号：18A1345206

ソーシャルネットワークのための巡回セールスマン問題に基づく改良型経路選定最適化アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

An Improved Routing Optimization Algorithm Based on Travelling Salesman Problem for Social Networks

著者 (4件)： Xiong Naixue (School of Optical-Electrical and Computer Engineering, University of Shanghai for Science and Technology, Military Road, No. 516, Shanghai 200093, China) ,  Xiong Naixue (Department of Mathematics and Computer Science, Northeastern State University Address: 611 N, Grand Ave, Tahlequah, OK 74464, USA) ,  Wu Wenliang (School of Optical-Electrical and Computer Engineering, University of Shanghai for Science and Technology, Military Road, No. 516, Shanghai 200093, China) ,  Wu Chunxue (School of Optical-Electrical and Computer Engineering, University of Shanghai for Science and Technology, Military Road, No. 516, Shanghai 200093, China)
資料名： Sustainability (Web)  (Sustainability (Web))
巻： 9  号： 6  ページ： 985  発行年： 2017年 
JST資料番号： U7281A  ISSN： 2071-1050  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 社会ネットワークは社会構造であり,それは個人またはグループ間の関係または相互作用によって組織化される。人間は社会的ネットワークと物理的ネットワークを結びつけて,社会的世界のサービスはデータと解析に基づいており,それは物理的ネットワークにおける意思決定に直接影響する。本論文では,良く知られた問題を解決するルーティング最適化アルゴリズムに焦点を当てた。アリコロニーアルゴリズムはこの問題を効果的に解決するために提案されるが,従来のアルゴリズムのランダム選択戦略は進化速度を遅くする。一方,正フィードバックと分散コンピューティングモデルはアルゴリズムを急速に収束させる。したがって,アルゴリズムの収束速度と探索能力を改善する方法は,現在の研究の焦点である。本論文は,改良方式を提案した。次のより良い都市の探索に関する困難性を考慮して,新しいパラメータを導入して,選択の確率を改善し,アルゴリズムの収束速度を遅延させた。最短経路を沈めて,最短経路を見つける敏感な速度を改善するために,それはフェロモン規制式を更新する。結果は,改良アルゴリズムがより高い精度と最適結果を達成するために収束速度と探索能力を効果的に改善できることを示した。Copyright 2018 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  相互作用 ,  意思決定 ,  *巡回セールスマン問題 ,  *ネットワーク ,  都市 ,  フェロモン ,  フィードバック ,  *経路選定 ,  分散処理 ,  高速度
準シソーラス用語： *最適アルゴリズム ,  収束速度 ,  *社会的ネットワーク ,  最短経路 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： アリコロニーアルゴリズム ,  正のフィードバック ,  フェロモン ,  収束速度

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (29件)：

• Dorigo, M. Optimization, Learning and Natural Algorithms. Ph.D. Thesis, Politecnico Di Milano, Milan, Italy, 1992.
• Chen, H.; Li, J. Review of outlier detection. Da Zhong Ke Ji 2005, 9, 96-97.
• Zhu, X.; Li, F. Several intelligent algorithms for solving traveling salesman problem. Comput. Digit. Eng. 2010, 38, 32-35.
• Lin, D.; Wang, D.; Li, Y. Two-level degradation hybrid algorithm for multiple traveling salesman problem. Appl. Res. Comput. 2011, 28, 2876-2879.
• Wang, Z.; Bai, Y.; Yue, L. An Improved Ant Colony Algorithm for Solving TSP Problems. Math. Pract. Theory 2012, 42, 133-140.

タイトルに関連する用語 (4件)： ソーシャルネットワーク ,  巡回セールスマン問題 ,  経路選定 ,  最適化アルゴリズム