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J-GLOBAL ID：202002284081951555   整理番号：20A1036682

遺伝的アルゴリズムを用いた多選択機会制約プログラミング問題【JST・京大機械翻訳】

Multi-choice Chance-Constrained Programming Problems Using Genetic Algorithm

著者 (3件)： Mohanty D. K. (Indian Institute of Technology Kharagpur, Kharagpur, India) ,  Jana R. K. (Indian Institute of Management Raipur, Sejbahar, India) ,  Biswal M. P. (Indian Institute of Technology Kharagpur, Kharagpur, India)
資料名： Springer Proceedings in Mathematics & Statistics  (Springer Proceedings in Mathematics & Statistics)
巻： 320  ページ： 375-389  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5074A  ISSN： 2194-1009  資料種別： 会議録 (C)
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： 多選択プログラミング(MCP)問題は,意思決定者が多くの代替値からパラメータの値を選択しなければならない組合せ最適化問題の一種である。遺伝的アルゴリズム(GA)は組合せ最適化問題を解くために用いられる非常に一般的な手法である。MCP問題に存在するいくつか全てのパラメータがランダムであるならば,それは多重選択確率的プログラミングまたは多重選択確率的プログラミング(MCPP)問題として知られている。機会制約プログラミング(CCP)と二段階確率プログラミング(TSSP)は,ランダム性を含む問題を解決するために広く使われている。本論文では,いくつかのパラメータが多重選択型であり,いくつかがランダム変数であるMCPP問題を考察した。最初に,CCP技術を適用して決定論的MCP問題に変換した。MCP問題を解決する間,一般的に,いくつかの変換技術を用いて,MCP問題を混合整数計画法(MIP)問題に変換した。その後,標準的な数学的プログラミングアプローチを,変換されたMIP問題を解決するために追跡した。これらの変換技術は,問題を複雑にするいくつかの余分な変数と余分な制約を生成する。しかし,ここでは,MCP問題を直接(変換技術を使用せずに)解くためのGAを提案した。最後に,数値例を提供して,提案したアルゴリズムと解法を実証した。Copyright Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2020 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 ,  確率的計画法 ,  混合整数計画法 ,  多重化 ,  意思決定者 ,  *遺伝的アルゴリズム ,  組合せ最適化問題
準シソーラス用語： ランダム性 ,  ランダム変数 ,  決定論 ,  *機会制約プログラミング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 確率的プログラミング ,  機会制約プログラミング ,  マルチ選択プログラミング ,  遺伝的アルゴリズム

分類 (3件)： その他のオペレーションズリサーチの手法  (KA03070E) ,  研究開発  (SA01040R) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (2件)： 遺伝的アルゴリズム ,  機会制約プログラミング