文献

J-GLOBAL ID：201902288231722490   整理番号：19A0526662

改良多目的ミメチックアルゴリズムに基づく時間制約による列車運転のプロセス最適化【JST・京大機械翻訳】

The process optimization of train operation with time constraint based on improved multi-objective memetic algorithm

著者 (5件)： Wang Longda (School of Information Science and Technology, Dalian Maritime University, Dalian 116026) ,  Wang Xingcheng (School of Information Science and Technology, Dalian Maritime University, Dalian 116026) ,  Sun Dawei (School of Information Science and Technology, Dalian Maritime University, Dalian 116026) ,  Hao Hua (School of Information Science and Technology, Dalian Maritime University, Dalian 116026) ,  Wang Weixuan (School of Information Science and Technology, Dalian Maritime University, Dalian 116026)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICCSS  ページ： 111-116  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 列車運転のプロセス最適化は,特にタイミング制約条件において,洗練された多目的最適化問題である。時間制約による列車運転プロセスの多目的最適化モデルは,限られた最適化時間で正確に解くことが難しいという事実のため,多目的計量アルゴリズム(MMA)に基づく時間制約による列車運転のプロセス最適化を,本論文において重み適応粒子群最適化(PSO)とファジィ論理を用いることによって提案した。提案したアルゴリズムのグローバル検索性能を強化するために,慣性重みPSOグローバル収束の影響の解析に基づいて,改良PSOを提示して,より良い最適化結果を得た。従来のPSOの欠点は,慣性重みと進化代数関係曲線を最適化することによって改良することができた。一方,解の近傍におけるより良い解を正確に得るために,局所探索アルゴリズムを,運転経験のファジィ論理に基づくファジィ決定を用いて開発した。提案した方法の利点を以下のように要約した。最初に,より良い収束効果をグローバル探索アルゴリズムによって得ることができた。第二に,運転経験のファジィ論理とファジィ決定を結合することによって,局所最適化効果を改善することができた。最後に,シミュレーション結果を提供して,提案方法の有効性を示した。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： シミュレーション ,  ファジィ論理 ,  *列車運転 ,  近傍探索法 ,  *アルゴリズム ,  代数学 ,  多目的計画法 ,  有効性 ,  *最適化
準シソーラス用語： ローカル最適化 ,  探索アルゴリズム ,  粒子群最適化 ,  多目的最適化 ,  *プロセス最適化 ,  *時間制約 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 多目的 ,  制約 ,  列車 ,  プロセス最適化