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J-GLOBAL ID：201802272530296420   整理番号：18A0070068

カラス探索の併合等式制約付きシミュレーション最適化問題を解くための順序最適化【Powered by NICT】

Merging crow search into ordinal optimization for solving equality constrained simulation optimization problems

著者 (2件)： Horng Shih-Cheng (Department of Computer Science and Information Engineering at Chaoyang University of Technology, Taiwan, ROC) ,  Lin Shieh-Shing (Department of Electrical Engineering at St. John’s University, Taiwan, ROC)
資料名： Journal of Computational Science  (Journal of Computational Science)
巻： 23  ページ： 44-57  発行年： 2017年 
JST資料番号： W3406A  ISSN： 1877-7503  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： 等式制約されたシミュレーション最適化問題(ECSOP)は決定論的等式制約下で明確に定義された探索空間内のシミュレーションによる最適解の発見を含む。ECSOPsはNP困難問題のクラスに属している。大規模探索空間は,従来の最適化法を用いた短期間に解決を困難にしている。CSOOと略記,カラス探索(CS)を統合順序最適化(OO)したアプローチは,妥当な時間内にECSOPへの近最適解を見つけるために開発した。提案した方法は,三つの相,代理モデル,探査と開発である。最初に,多変量適応回帰スプラインに基づく,代用モデルを用いて溶液の適合性を評価することである。次に,探索空間におけるN優れた解を見つけるのに使用される増強されたカラス探索アルゴリズム。最後に,強化された最適計算予算割当方式を用いて,N優れた解の間の近最適解を見出すことである。提案CSOOアプローチは三段階十ノードネットワーク型生産ラインに適用し,定式化した問題は大きな探索空間を持つECSOPである。開発した定式化は,到着と生産時間の任意の分布を持つネットワーク型生産ラインに用いることができる。CSOOを用いて得られたシミュレーション結果は,試験結果は,提案した方法は,四つの競合する方法を用いて,非常に高い計算効率で得られたよりもはるかに高い品質の準最適解をもたらすことを明らかにした四つの競合法を用いて得られたものと比較した。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： *シミュレーション ,  *最適化 ,  生産ライン ,  適応性 ,  ネットワーク ,  定式化 ,  *カラス科
準シソーラス用語： 準最適解 ,  計算効率 ,  探索アルゴリズム ,  最適解 ,  探索空間 ,  *順序最適化 ,  *シミュレーション最適化 ,  *等式制約 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 等式制約付きシミュレーション最適化 ,  強化されたカラス探索 ,  順序最適化 ,  多変量適応回帰スプライン ,  最適計算予算配分 ,  ネットワーク型生産ライン

分類 (1件)： 数理計画法  (KA03030M)

タイトルに関連する用語 (7件)： カラス ,  探索 ,  併合 ,  等式制約 ,  シミュレーション ,  最適化問題 ,  順序最適化