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J-GLOBAL ID：202102290998381169   整理番号：21A0615084

チーム選択のための二目的問題を解くためのいくつかのアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Some Algorithms to Solve a Bi-Objectives Problem for Team Selection

著者 (10件)： Ngo Tung Son (Information and Communication Technology Department, FPT University, Hanoi 100000, Vietnam) ,  Bui Ngoc Anh (Information and Communication Technology Department, FPT University, Hanoi 100000, Vietnam) ,  Tran Thi Thuy (Department of Mathematics, FPT University, Hanoi 100000, Vietnam) ,  Le Phuong Chi (Information and Communication Technology Department, FPT University, Hanoi 100000, Vietnam) ,  Bui Dinh Chien (Information and Communication Technology Department, FPT University, Hanoi 100000, Vietnam) ,  Nguyen The Duy (Information and Communication Technology Department, FPT University, Hanoi 100000, Vietnam) ,  Phan Lac Duong (Information and Communication Technology Department, FPT University, Hanoi 100000, Vietnam) ,  Kieu Quoc Tuan (Information and Communication Technology Department, FPT University, Hanoi 100000, Vietnam) ,  Nguyen Ba Son (Information and Communication Technology Department, FPT University, Hanoi 100000, Vietnam) ,  Tran Son N. (The Discipline of ICT, University of Tasmania, Launceston, TAS 7250, Australia)
資料名： Applied Sciences (Web)  (Applied Sciences (Web))
巻： 10  号： 8  ページ： 2700  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7135A  ISSN： 2076-3417  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 現実のライフにおいて,多くの問題は組合せ最適化の実例であった。交差機能チーム選択は,典型的問題の1つである。意思決定者は,決定空間における(k_h)解の間の解を選択しなければならず,そこでは,kはすべての候補の数であり,hは選択されたチームにおけるメンバーの数である。本論文は,2018年以降の継続研究である。ここでは,選択したチームの深い側面と広い側面の両方へのアクセスを可能にする境界モデル(MDSB)へのMin距離の完成したバージョンを導入した。妥協プログラミング手法は意思決定者が意思決定プロセスにおけるパラメータを無視することを可能にする。その代り,それらは期待する1つのシナリオを指摘する。モデル構築の目的は,期待値に最も整合する解を見つけることに焦点を合わせる。2つのアルゴリズムを開発した:1つは遺伝的アルゴリズムであり,もう1つはDCプログラミング(DC)とそのアルゴリズム(DCA)の philosophy学に基づいて最適解を見つける。また,導入したアルゴリズムをMIQP-CPLEX探索アルゴリズムと比較し,その有効性を示した。Copyright 2021 The Author(s) 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 ,  期待値 ,  有効性 ,  意思決定者 ,  遺伝的アルゴリズム
準シソーラス用語： 最適解 ,  探索アルゴリズム ,  組合せ最適化 ,  DC計画 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： DC ,  DCA ,  遺伝的アルゴリズム ,  MIQP ,  チーム選択 ,  妥協プログラミング

分類 (2件)： システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  数理計画法  (KA03030M)

引用文献 (26件)：

• Son, N.T.; Thanh, L.V.; Duong, T.B.; Anh, B.N. A decision support tool for cross-functional team selection: Case study in ACM-ICPC team selection. In Proceedings of the 2018 International Conference on Information Management & Management Science (IMMS ’18), Chengdu, China, 25-27 August 2018; Association for Computing Machinery: New York, NY, USA, 2018; pp. 133-138.
• Son, N.T.; Thu, T.T.; Anh, B.N.; Dinh, T.V. DCA-Based Algorithm for Cross-Functional Team Selection. In Proceedings of the 2019 8th International Conference on Software and Computer Applications (ICSCA ’19), Penang, Malaysia, 19-22 February 2019; Association for Computing Machinery: New York, NY, USA, 2019; pp. 125-129.
• Keller, R.T. Cross-functional Project Groups in Research and New Product Development: Diversity, Communication, Job Stress and Outcomes. Acad. Manag. J. 2001, 44, 547-555.
• Parker, G. Cross Functional Teams: Working with Allies, Enemies and Other Strangers; Jossey Bass, A Wiley Imprint: San Francisco, CA, USA, 2003; pp. 4-15. Available online: www.josseybass.com (accessed on 12 November 2019).
• Wang, Z.; Yan, H.S.; Ma, X.D. A quantitative approach to the organization of cross-functional teams in concurrent engineering. Int. J. Adv. Manuf. Technol. 2003, 21, 879-888.

タイトルに関連する用語 (2件)： チーム ,  アルゴリズム