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J-GLOBAL ID：202102241307640952   整理番号：21A0499755

クラスタリングに基づく可変近傍シミュレーテッドアニーリングアルゴリズムはVRPTWを解く。【JST・京大機械翻訳】

Simulated annealing with variable neighborhood based on clustering for vehicle routing problem with time window

著者 (2件)： Wei Shuai (北京信息科技大学信息管理学院,北京100192) ,  Jiang Hongwei (北京信息科技大学信息管理学院,北京100192)
資料名： Beijing Xinxi Keji Daxue Xuebao (Ziran Kexue Ban)  (Beijing Xinxi Keji Daxue Xuebao (Ziran Kexue Ban))
巻： 35  号： 5  ページ： 86-92  発行年： 2020年 
JST資料番号： C3519A  ISSN： 1674-6864  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 時間窓付き車両経路問題(vehicleroutingproblemwithtimewindow,VRPTW)を解くため、発見的アルゴリズムに対して経路最適化問題を解決する精度が低く、時間が長いなどの欠点がある。密度クラスタリング法に基づく可変近傍シミュレーテッドアニーリングアルゴリズム(simulatedannealingwithvariableneighborhoodbasedondensity-basedspatialclusteringofapplicationwithnoise)を提案した。DBSCAN/SAVN)。DBSCAN/SAVNアルゴリズムは,最初にDBSCANクラスタリングアルゴリズムを使用して,いくつかのクラスタを特定して,データ規模を減少する。シミュレーテッドアニーリングアルゴリズムにおけるmetropolis基準は,VRPTWの収束速度が遅い,局所最適解に陥りやすいという欠点を解決するために,3種類の摂動演算子を用いて,近傍構造の近傍構造を構築した,そして,可変近傍シミュレーテッドアニーリングアルゴリズムの近傍構造を,3種類の摂動演算子を用いて構築した。最後に,改良シミュレーテッドアニーリングアルゴリズムにより,クラスタ中の小規模車両経路問題を解いた。シミュレーション実験と他の最適化発見的アルゴリズムと比較して,DBSCAN/SAVNは,より良い解品質と信頼できるグローバル安定性を有する。Data from Wanfang. Translated 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 ,  順路問題 ,  *クラスタ化 ,  *クラスタ ,  摂動
準シソーラス用語： 時間窓 ,  収束速度 ,  発見的アルゴリズム ,  経路最適化 ,  クラスタリングアルゴリズム ,  局所最適解 ,  *シミュレーテッドアニーリングアルゴリズム ,  クラスタリング法 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： クラスタリング ,  可変 ,  近傍 ,  シミュレーテッドアニーリングアルゴリズム