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J-GLOBAL ID：202002217167270021   整理番号：20A1836118

不確実な車両経路問題を解くための弱ロバスト最適化法を示した。【JST・京大機械翻訳】

Light robust optimization approach for vehicle routing problem under uncertainty

著者 (4件)： Sun Liang (山東理工大学 交通与車輌工程学院, 山東 zi博 255049;上海大学 机電工程与自動化学院, 上海 200072) ,  Wang Bing (山東理工大学 交通与車輌工程学院,山東 zi博,255049) ,  Guo Dong (山東理工大学 交通与車輌工程学院,山東 zi博,255049) ,  Xu Yi (山東理工大学 交通与車輌工程学院,山東 zi博,255049)
資料名： Guofang Keji Daxue Xuebao  (Guofang Keji Daxue Xuebao)
巻： 42  号： 3  ページ： 30-38  発行年： 2020年 
JST資料番号： W0569A  ISSN： 1001-2486  CODEN： GKDXEM  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： ロバスト最適化モデルの最適解の保守性を減少させるために,不履行車両数と総ペナルティコストを最小化して,旅行時間不確実性の開放型車両経路問題のための弱ロバスト最適化モデルを確立した。不確実なデータセットの各々の値に対して,このモデルの最適解は,その目的関数値が常にある値を超えない限り,最適解の保守性を改善することができる。発見的アルゴリズム発見の最適解を発見するために,遺伝的アルゴリズム(PSO)を用いて,遺伝的アルゴリズム(GA)を探索し,遺伝的アルゴリズム(GA)が最適解を生み出すためのアルゴリズム要素を探索し,新しい遺伝的アルゴリズム(GA)を生成するために,粒子群最適化(PSO)アルゴリズムを使用した。新しい遺伝的アルゴリズムを用いて,このモデルを解き,最適解を出力した。計算結果により,従来のロバスト最適化手法と比較して,弱ロバスト最適化手法の最適解の保守性は,著しく低下した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *順路問題 ,  *不確実性 ,  旅行時間 ,  目的関数 ,  開放型 ,  保全性 ,  遺伝的アルゴリズム
準シソーラス用語： 最適解 ,  粒子群最適化 ,  発見的アルゴリズム ,  *ロバスト最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 計算機シミュレーション  (JE11000H) ,  レーダ  (ND13010H)

タイトルに関連する用語 (2件)： 経路問題 ,  ロバスト最適化