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J-GLOBAL ID：201802278602204896   整理番号：18A0616739

Lagrange緩和と遺伝的アルゴリズムは大きな分割問題に基づくメタヒューリスティック【Powered by NICT】

Lagrangian relaxation versus genetic algorithm based metaheuristic for a large partitioning problem

著者 (3件)： Czibula Oliver G. (School of Mathematical and Physical Sciences, University of Technology Sydney, 15 Broadway, Ultimo, NSW 2007, Australia) ,  Gu Hanyu (School of Mathematical and Physical Sciences, University of Technology Sydney, 15 Broadway, Ultimo, NSW 2007, Australia) ,  Zinder Yakov (School of Mathematical and Physical Sciences, University of Technology Sydney, 15 Broadway, Ultimo, NSW 2007, Australia)
資料名： Theoretical Computer Science  (Theoretical Computer Science)
巻： 718  ページ： 24-36  発行年： 2018年 
JST資料番号： T0022A  ISSN： 0304-3975  CODEN： TCSDIQ  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： 分配問題を取り上げて論じた。応用の一つ,本研究の動機は大きな電力分配器での訓練と再訓練セッションのためのクラス生成の問題である。二つの異なるアプローチを開発した。一つは二次多重ナップサック定式化とLagrange緩和法に基づいている。もう一つは遺伝的アルゴリズムと整数計画法の融合として開発された数理計画法メタヒューリスティクス(matheuristic)である。アプローチは計算機実験によって試験した。両発見的方法は二次計画法の直接適用を凌駕し,平均して最もよく行うLagrange緩和に基づくアプローチと,大きいテストケースに最善を行う遺伝的アルゴリズムに基づくアプローチ。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： 整数計画法 ,  数理計画法 ,  *遺伝的アルゴリズム ,  二次計画法 ,  発見的方法 ,  計算機シミュレーション ,  多重化 ,  パワーデバイダ ,  定式化
準シソーラス用語： テストケース ,  メタヒューリスティクス ,  *Lagrange緩和法 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 分配問題 ,  整数計画法 ,  Lagrange緩和 ,  遺伝的アルゴリズム ,  発見的方法

分類 (4件)： ネットワーク法  (KA03040X) ,  数理計画法  (KA03030M) ,  数値計算  (JE02000J) ,  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 (3件)： Lagrange緩和 ,  遺伝的アルゴリズム ,  ヒューリスティック