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J-GLOBAL ID：202002253558462348   整理番号：20A2254233

被覆セールスマン問題のための2つのハイブリッドメタヒューリスティックアプローチ【JST・京大機械翻訳】

Two hybrid metaheuristic approaches for the covering salesman problem

著者 (4件)： Pandiri Venkatesh (School of Computer and Information Sciences, University of Hyderabad, Hyderabad, India) ,  Singh Alok (School of Computer and Information Sciences, University of Hyderabad, Hyderabad, India) ,  Rossi Andre (Universite Paris-Dauphine, PSL, LAMSADE UMR CNRS 7243, Paris Cedex 16, France) ,  Rossi Andre (Universite d’Angers, Angers, France)
資料名： Neural Computing & Applications  (Neural Computing & Applications)
巻： 32  号： 19  ページ： 15643-15663  発行年： 2020年 
JST資料番号： W0703A  ISSN： 0941-0643  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文は,古典的巡回セールスマン問題(TSP)の拡張である,カバーセールスマン問題(CSP)を扱う。1組の都市と各1つに関連する被覆半径を考えると,CSPは,部分集合内の各都市が部分集合の少なくとも1都市の被覆半径内にあり,そのようなサブセット上のすべてのハミルトニアンサイクルの中で最小長さを持つような都市の部分集合にわたってハミルトニアンサイクルを追求する。この問題を解決するために,部分集合選択と置換の側面を扱う必要がある。CSPは,緊急および災害管理および農村医療における応用を見出す。本論文はCSPのための2つのハイブリッドメタヒューリスティックアプローチを提示する。第一の手法は人工ハチコロニーアルゴリズムに基づいているが,後者は遺伝的アルゴリズムに基づいている。両手法は,いくつかの新しい最初の改良または様々な近隣構造で定義された局所探索戦略に基づく最良の改善を利用する。広範囲のベンチマーク事例に関する計算結果は,提案した方法の有効性を実証した。大きな事例の大多数について,最良の既知解値を改善できる。Copyright Springer-Verlag London Ltd., part of Springer Nature 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ハミルトニアン ,  巡回セールスマン問題 ,  *被覆 ,  都市 ,  *発見的方法 ,  農村 ,  有効性 ,  ベンチマーク ,  遺伝的アルゴリズム ,  近傍探索法
準シソーラス用語： 部分集合選択 ,  人工ハチコロニーアルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： セールスマン問題の被覆 ,  巡回セールスマン問題 ,  発見的方法 ,  遺伝的アルゴリズム ,  人工蜂コロニーアルゴリズム

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (2件)： セールスマン ,  問題