文献

J-GLOBAL ID：202202212189237376   整理番号：22A0780568

高頻度パターンベース探索:二次割当問題に関する事例研究【JST・京大機械翻訳】

Frequent Pattern-Based Search: A Case Study on the Quadratic Assignment Problem

著者 (3件)： Zhou Yangming (Key Laboratory of Advanced Control and Optimization for Chemical Processes, Ministry of Education, East China University of Science and Technology, Shanghai, China) ,  Hao Jin-Kao (Department of Computer Science, LERIA, Universite ́ d’Angers, Angers, France) ,  Duval Beatrice (Department of Computer Science, LERIA, Universite ́ d’Angers, Angers, France)
資料名： IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems  (IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems)
巻： 52  号： 3  ページ： 1503-1515  発行年： 2022年 
JST資料番号： C0425D  ISSN： 2168-2216  CODEN： ITSMFE  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： データマイニングと最適化を組み合わせた頻繁なパターンベース探索(FPBS)を提示した。FPBSは,集団ベースの探索フレームワークの中でデータマイニングと最適化を統一する汎用方法である。この方法は,モジュールとコンポーネントベースのアプローチの関連性を強調し,基礎となるコンポーネントを即時化することによって最適化問題に適用できる。困難なコンビナトリアル最適化問題を解くためのその可能性を例証するために,この方法を良く知られた,挑戦的な二次割当問題に適用した。計算結果と最も硬いQAPLIBベンチマーク事例の比較を示した。本研究は,最適化方法と機械学習またはデータマイニング技術の間のより密接な協調に向けた最近の傾向を強化する。Copyright 2022 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： 最適化 ,  最適化問題 ,  最適化手法 ,  *割当問題 ,  *事例研究 ,  ベンチマーク ,  機械学習 ,  データマイニング
準シソーラス用語： *二次割当問題 ,  データマイニング技術 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： その他のオペレーションズリサーチの手法  (KA03070E)

タイトルに関連する用語 (4件)： 頻度 ,  探索 ,  二次割当問題 ,  研究