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J-GLOBAL ID：201802272557791095   整理番号：18A0193245

適応二値粒子群最適化法による最大集合k被覆問題の解法【Powered by NICT】

Solving maximum set k-covering problem by an adaptive binary particle swarm optimization method

著者 (2件)： Lin Geng (Department of Mathematics, Minjiang University, Fuzhou 350121, China) ,  Guan Jian (Modern Educational Technology Center, Minjiang University, Fuzhou 350121, China)
資料名： Knowledge-Based Systems  (Knowledge-Based Systems)
巻： 142  ページ： 95-107  発行年： 2018年 
JST資料番号： T0426A  ISSN： 0950-7051  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： 最大設定K被覆問題(MKCP)は,nカラムの与えられたセットから柱のサブセットを選択する,選択されたカラムで覆われた列の数が最大化されるように。問題はNP困難である,多くの応用を持っている。本論文では,最大セットK被覆問題を解くための適応型粒子群最適化を提案した。提案したアルゴリズムは,良好な品質の解を初期群を生成するための欲張り構成的手順を用いた。MKCPの特性に基づいて,反復局所探索法は,解の品質を向上させるために開発した。さらに,より有望な分野への探索を導くためには,位置更新法と適応変異強度を持つ変異法。これらの戦略は,開発と探求との間の良好なトレードオフを達成した。一連のベンチマーク問題の上での包括的評価は,提案したアルゴリズムがMKCPのための既存の発見的よりも有意に優れていることを示した。特に,150例のうち96の下限を改善された収率と,残りの54例の以前の最良の既知の結果を達成した。提案したアルゴリズムの重要な特徴を解析し,提案したアルゴリズムの性能に及ぼすそれらの影響を明らかにした。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： *被覆問題 ,  変異 ,  ベンチマーク ,  アルゴリズム ,  品質 ,  部分集合 ,  近傍探索法 ,  NP困難
準シソーラス用語： 適応変異 ,  反復局所探索法 ,  *粒子群最適化 ,  *二値粒子群最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： メタヒューリスティックス ,  パーティクルスワーム最適化 ,  局所探索 ,  最大集合K被覆問題 ,  組合せ最適化

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 適応 ,  二値粒子群最適化 ,  集合 ,  被覆問題 ,  解法