文献

J-GLOBAL ID：202002221341192566   整理番号：20A0952509

ファジィ化多目的輸送問題:最小化近最適解に対する実数符号化遺伝的アルゴリズムアプローチ【JST・京大機械翻訳】

Fuzzified Multi-Objective Transportation Problem: A Real coded Genetic Algorithm approach to the Compromised near-to-Optimal solution

著者 (5件)： Kumar R Ravi (PESIT-Bangalore south Campus,Department of Science & Humanities,Banglore,India) ,  Gupta Radha (Dayanand Sagar College of Engineering,Department of Mathematics,Bangalore,India) ,  O Karthiyayini (PESIT-Bangalore south Campus,Department of Science & Humanities,Banglore,India) ,  Kuntal Ravinder Singh (Jain University,Department of Mathematics,Bangalore,India) ,  G A Vatsala (Dayananda Sagar Academy of Technology and Management,Department of Mathematics,Bangalore,India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ICATIECE  ページ： 80-84  発行年： 2019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： 本論文では,劣化した近最適解を見出し,ファジィ化多目的輸送問題(FMOTP)に対する(m+n-1)の配分ルールをバイパスするための,実符号化遺伝的アルゴリズム(RGA)アプローチの有効性に関する比較研究を論じた。この目的のために,明確なメンバシップ関数を有するいくつかのベンチマーク問題を考察し,実際の符号を用いた遺伝的アルゴリズムの実行においていくつかの変化を行った。最適解を得るためのRGAアプローチの性能を,従来の方法,すなわちInteractiveアプローチとファジィプログラミングアプローチと比較した。得られた結果は,適用したRGA技術が,問題記述に従っていくつかの変化を組み込んだ後に,より有利で効果的であることを明らかにした。このアプローチは,(m+n-1)の配分規則をバイパスするだけでなく,1つ以上の妥協した近最適解を与える。それはFMOTPを解決する上で大きな利点である。2つの数値例を考察し,この出現を実証するために議論した。Copyright 2020 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： *輸送問題 ,  実数 ,  バイパス ,  有効性 ,  メンバシップ関数 ,  ベンチマーク ,  遺伝的アルゴリズム
準シソーラス用語： *最適解 ,  ファジィ化 , 【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 (8件)： ファジィ化 ,  多目的 ,  輸送問題 ,  最小化 ,  最適解 ,  実数 ,  符号化 ,  遺伝的アルゴリズムアプローチ