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J-GLOBAL ID：202002248690426858   整理番号：20A2038225

容量付きアークルーティング問題のためのオンラインパラメータ同調SAHiDアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Online Parameter Tuned SAHiD Algorithm for Capacitated Arc Routing Problems

著者 (3件)： Huang Changwu (University Key Laboratory of Evolving Intelligent Systems of Guangdong Province,Guangdong Provincial Key Laboratory of Brain-inspired Intelligent Computation) ,  Li Yuanxiang (Southern University of Science and Technology,Department of Computer Science and Engineering,Shenzhen,China,518055) ,  Yao Xin (University Key Laboratory of Evolving Intelligent Systems of Guangdong Province,Guangdong Provincial Key Laboratory of Brain-inspired Intelligent Computation)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： CEC  ページ： 1-8  発行年： 2020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： 容量化アークルーティング問題(CARP)は一般的で挑戦的なアークルーティング問題である。問題サイズが増加するにつれて,正確な方法は適用できず,発見的およびメタヒューリスティックアルゴリズムがそれを解くための有望なアプローチである。良い性能を得るために,発見的方法またはメタヒューリスティックのパラメータ値を適切に設定しなければならない。近年,オフラインおよびオンラインパラメータチューニングを含む自動パラメータチューニングは,進化的計算コミュニティにおいてかなりの注目を集めている。現在,CARPのためのアルゴリズムを設計するとき,パラメータは通常,経験的解析またはグリッド探索のような単純なオフラインパラメータ調整を通して決定される。しかしながら,CARPに関するオフラインパラメータ調整を用いることは,いくつかの欠点があり,その中で,計算コストは重大なものである。本研究では,指数的反射率加重カーネル密度推定(ERW-KDE)を用いたオンラインパラメータチューニング手法を提案し,それをCARPのための階層的分解ベースアルゴリズムであるSAHiDアルゴリズムと組み合わせて,オンラインパラメータ調整SAHiD(OPT-SAHiD)アルゴリズムを構成した。実験結果は,OPT-SAHiDが,提案したオンライン自動パラメータチューニングアプローチにより,2つのCARPベンチマークセットに関して,比較アルゴリズムよりも著しく優れていることを示した。ERW-KDEに基づく提案したオンライン自動パラメータチューニング手法は,SAHiDアルゴリズムの性能を改善するだけでなく,オフラインパラメータ調整に必要な付加的計算オーバヘッドを除去する。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： *アルゴリズム ,  反射率 ,  コミュニティ ,  *同調 ,  発見的方法 ,  進化的計算
準シソーラス用語： オーバヘッド ,  パラメータチューニング ,  ヒューリスティック ,  計算コスト ,  *オンライン ,  カーネル推定 ,  オフライン , 【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 (7件)： アーク ,  ルーティング ,  問題 ,  オンライン ,  パラメータ ,  同調 ,  アルゴリズム