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J-GLOBAL ID：201902213800058755   整理番号：19A0915859

加熱工学の経路最適化のためのハイブリッドアリコロニーとカッコウ探索アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

A Hybrid Ant Colony and Cuckoo Search Algorithm for Route Optimization of Heating Engineering

著者 (8件)： Zhang Yang (North China Power Engineering Co., Ltd. of China Power Engineering Consulting Group, Beijing 100120, China) ,  Zhang Yang (State Key Laboratory of Remote Sensing Science, Institute of Remote Sensing and Digital Earth, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101, China) ,  Zhao Huihui (State Key Laboratory of Remote Sensing Science, Institute of Remote Sensing and Digital Earth, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101, China) ,  Cao Yuming (North China Power Engineering Co., Ltd. of China Power Engineering Consulting Group, Beijing 100120, China) ,  Liu Qinhuo (State Key Laboratory of Remote Sensing Science, Institute of Remote Sensing and Digital Earth, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101, China) ,  Shen Zhanfeng (State Key Laboratory of Remote Sensing Science, Institute of Remote Sensing and Digital Earth, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101, China) ,  Wang Jian (School of Geomatics and Urban Spatial Informatics, Beijing University of Civil Engineering and Architecture, Beijing 100044, China) ,  Hu Minggang (North China Power Engineering Co., Ltd. of China Power Engineering Consulting Group, Beijing 100120, China)
資料名： Energies (Web)  (Energies (Web))
巻： 11  号： 10  ページ： 2675  発行年： 2018年 
JST資料番号： U7016A  ISSN： 1996-1073  CODEN： ENERGA  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： リモートセンシングと知的アルゴリズムの開発は,暖房ルート設計領域におけるアドホック技術を含む機会を作り出す。本論文では,分類マップと加熱経路計画規則を導入して,適合性関数を作成した。2つのアルゴリズムのハイブリッド化と同様に,アントコロニー最適化とcuckoo探索アルゴリズムの修正を提案して,特異的Zhuozhou-Fangshan加熱経路設計を解明した。手動経路(234.300)の適合性関数値と比較して,改良アリコロニー最適化(ACO)によって選択された最良経路は232.343であり,1つの解法のための経過時間は約1.93msであった。一方,改良されたCucko探索(CS)によって選択された最良のルートは244.247であり,1つの解決のための経過時間は約0.794msであった。修正アントコロニー最適化アルゴリズムは,より小さい適合性関数値を有する経路を見つけることができて,一方,修正したcucko探索アルゴリズムは,より良く手動選択経路に重なる経路を見つけることができた。修正されたcuckoo探索アルゴリズムは,より迅速に実行されるが,早期収束に容易に固着する。さらに,ハイブリッドアリコロニーとキュウリ探索アルゴリズムによって選択された最良の経路は,改良アリコロニー最適化アルゴリズム(232.343)と同じであるが,より高い効率とより良い安定性を有する。Copyright 2019 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： 適応性 ,  リモートセンシング ,  *アルゴリズム ,  キュウリ ,  経路探索
準シソーラス用語： アントアルゴリズム ,  早期収束 ,  最適アルゴリズム ,  アリコロニー最適化 ,  *探索アルゴリズム ,  *蟻コロニー ,  経路最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 加熱工学 ,  経路計画 ,  アリコロニー最適化 ,  Cuckoo探索 ,  ハイブリッド知的アルゴリズム

分類 (5件)： オペレーションズリサーチ一般  (KA03010Q) ,  電動機  (NB07030U) ,  システム設計・解析  (IA02030D) ,  電気自動車  (QG07020B) ,  エネルギー利用と環境との関係  (LE01000E)

引用文献 (42件)：

• Lawler, E.L.; Lenstra, J.K.; Kan, A.R.; Shmoys, D.B. The Traveling Salesman Problem: A Guided Tour of Combinatorial Optimization; Wiley: Chichester, UK, 1985.
• Shehab, M.; Khader, A.T.; Al-Betar, M. A survey on applications and variants of the cuckoo search algorithm. Appl. Soft Comput. 2017, 61, 1041-1059.
• Eiben, A.E.; Smith, J.E. Introduction to Evolutionary Computing; Springer: Berlin/Heidelberg, Germany, 2003.
• Storn, R.; Price, K.V. Minimizing the real functions of the ICEC’96 contest by differential evolution. In Proceedings of the IEEE International Conference on Evolutionary Computation, Nagoya, Japan, 20-22 May 1996; pp. 842-844.
• Kirkpatrick, S.; Gelatt, C.D.; Vecchi, M.P. Optimization by simulated annealing. Science 1983, 220, 671-680.

タイトルに関連する用語 (4件)： 工学 ,  経路最適化 ,  アリコロニー ,  探索アルゴリズム