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J-GLOBAL ID：201702220072154767   整理番号：17A0073116

車両スケジューリング問題における知的水滴アルゴリズムの応用を改良した。【JST・京大機械翻訳】

Application of Improved Intelligent Water Drop Algorithm in Vehicle Scheduling Problem

著者 (1件)： Hu Yunqing (Shanxi Communications Polytechnic)
資料名： Baozhuang Gongcheng  (Baozhuang Gongcheng)
巻： 37  号： 9  ページ： 63-67  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2655A  ISSN： 1001-3563  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： 【目的】標準の知的水滴(IWD)アルゴリズムにおける土壌の更新のための単一オブジェクトの欠点を克服して,車両スケジューリング問題を解決するための大域的探索能力を向上させる。【方法】IWDアルゴリズムに基づいて,改良スケジューリング(IIWD)アルゴリズムを,車両スケジューリング問題を解決するために設計した。最適集合の概念を導入することによって,各々の反復の終わりに,最適解集合と最適集合における粘土含有量を更新した。カオスの摂動機構を設計し,局所的最適解に陥る知的水滴を擾乱した。車両スケジューリング問題の特性に従って,車両スケジューリング問題を解くためのIIWDアルゴリズムを提案した。結果は,8つの経路を含んで,総KMの全体の走行距離を有する最適スケジューリング方式を得て,それは,標準KMと遺伝KMの標準的IWDアルゴリズム(解KM)と遺伝的アルゴリズム(860.76KM)の結果と比較して,それぞれ98.75KMと18.16KMを短縮した。結論として,遺伝的アルゴリズムと標準的IWDアルゴリズムと比較して,IIWDアルゴリズムは,車両スケジューリング問題を解決するとき,より速い収束速度とより高いグローバル最適化能力を持った。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 遺伝的アルゴリズム ,  走行距離 ,  *アルゴリズム ,  カオス ,  *スケジューリング ,  摂動 ,  遺伝 ,  *水滴 ,  大域的最適化 ,  収束速度 ,  最適スケジューリング ,  局所最適解 ,  最適解 ,  *輸送スケジューリング ,  進化的計算

著者キーワード (3件)： vehicle scheduling ,  IWD algorithm ,  sub optimal solution set

分類 (2件)： 数理計画法  (KA03030M) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (4件)： 車両スケジューリング ,  水滴 ,  アルゴリズム ,  応用