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J-GLOBAL ID：202102233472004042   整理番号：21A0538689

最短経路問題のモデル化における遺伝的アルゴリズムの応用【JST・京大機械翻訳】

Application of Genetic Algorithm in modeling of Shortest Path problem

著者 (5件)： Yang Zhihui (Wuhan University of Technology,School of Automation,Wuhan,China) ,  Xia Huiwen (Wuhan University of Technology,School of Automation,Wuhan,China) ,  Su Fuwen (Wuhan University of Technology,School of Computer Science and Technology,Wuhan,China) ,  Zhao Jiayu (Wuhan University of Technology,School of Automation,Wuhan,China) ,  Feng Fan (Wuhan University of Technology,School of Automation,Wuhan,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： CAC  ページ： 3447-3450  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： 長い間,人々は作業効率を改善する問題を解決するための最良の方法を探している。コンピュータ科学,通信,および操作研究,地理的情報科学,および他の分野におけるネットワーク技術の研究における古典的問題を有する図形としての最短経路は,非常に重要な理論的重要性を有するだけではなく,また,重要な実用的価値を持ち,問題解決アルゴリズム設計および研究の改善には,重要な意義がある。本論文では,最短経路問題を解くためのいくつかの一般的に使用されるアルゴリズムを導入し,それらの利点と短所を分析した。次に,遺伝的アルゴリズムを導入し,結果をシミュレーテッドアニーリングアルゴリズムと比較した。比較の結果は,遺伝的アルゴリズムがこの問題においてシミュレーテッドアニーリングアルゴリズムよりはるかに良いことを示した。多くの既存の文献において,著者は,ある方法を詳述し,ある方法を通して特定の問題を解決するだけであり,それは,大規模に,完全に表示できない文献において記述した方法の利点を,大いに作り出す。本論文では,この観点で大きな改善を行った。このシミュレーテッドアニーリングアルゴリズムを導入し,遺伝的アルゴリズムを記述した。シミュレーション結果は,遺伝的アルゴリズムが経路計画におけるシミュレーテッドアニーリングアルゴリズムより効果的であり,最短経路問題を解決する結果最適化であることを示した。Copyright 2021 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 ,  最適化 ,  シミュレーション ,  *最短路問題 ,  作業能率 ,  情報科学 ,  ネットワーク ,  問題解決 ,  計算機科学 ,  地理学 ,  *遺伝的アルゴリズム ,  経路探索
準シソーラス用語： シミュレーテッドアニーリングアルゴリズム ,  アルゴリズム設計 ,  *最短経路 , 【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 (4件)： 最短経路問題 ,  モデル化 ,  遺伝的アルゴリズム ,  応用