文献

J-GLOBAL ID：202202238750876907   整理番号：22A0326213

エリート適応化学反応最適化による縮小混雑道路網の設計【JST・京大機械翻訳】

Designing reduced congestion road networks via an elitist adaptive chemical reaction optimization

著者 (2件)： Salman Sinan (College of Technological Innovation, Zayed University, Abu Dhabi, United Arab Emirates) ,  Alaswad Suzan (College of Business, Zayed University, Abu Dhabi, United Arab Emirates)
資料名： Computers & Industrial Engineering  (Computers & Industrial Engineering)
巻： 163  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： D0502B  ISSN： 0360-8352  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ネットワーク輻輳がトラヒックパターン再設計により低減される,輸送ネットワーク設計問題(NDP)の変種を解くための新しいアプローチを提案した。調査したNDPは,道路のセットを二方向交通から一元交通に変換する。これは,反対方向道路における流れを制限するコストで,選択した道路における交通流の増加を可能にする。変換された道路の最適セットは,ネットワーク容量拡張に関連した高い建設コストなしで,ネットワークに対して有意な混雑低減をもたらす。新しいアプローチは,最近開発した化学反応最適化(CRO)メタヒューリスティックに構築して,ネットワーク修正に応じて交通流変化を予測するためにMarkov連鎖トラフィック割当てを活用する。最適解のより効率的な探索を可能にするCROメタヒューリスティックのエリートと適応バージョンを提案した。提案した手法をAbu DhabiとSioux Fallsの都市に展開し,その結果について報告する。また,Elitist適応CRO(EACRO)結果を遺伝的アルゴリズム(GA)の結果と比較し,その性能を実証した。GAと比較して,提案した方式は,より少ない目的関数評価を用いて,ネットワーク輻輳をより速く削減する。それはまた,長い最適化ランを用いて,より低いネットワーク輻輳設計を作り出す。しかし,このアルゴリズムは,パラメータ較正に敏感であり,優れた性能のためにエリートムの使用に依存することを見出した。提案アルゴリズムの内部力学を調べ,GAと比較したとき,その優れた性能を理解するためにその探索有効性を調べた。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. 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 ,  ネットワーク ,  *化学反応 ,  交通流 ,  *道路 ,  *道路網 ,  都市 ,  Markov連鎖 ,  建設費 ,  輸送網 ,  目的関数 ,  遺伝的アルゴリズム
準シソーラス用語： 最適解 ,  ネットワーク設計 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： ネットワーク設計問題 ,  Markov連鎖トラヒック割当 ,  化学反応の最適化 ,  知的最適化アルゴリズム ,  オペレーションズリサーチ

分類 (2件)： ネットワーク法  (KA03040X) ,  数理計画法  (KA03030M)

タイトルに関連する用語 (6件)： 適応 ,  化学反応 ,  最適化 ,  縮小 ,  道路網 ,  設計