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J-GLOBAL ID：201702247813692870   整理番号：17A0214429

最短経路問題に基づく改良された遺伝的アルゴリズム【Powered by NICT】

An improved genetic algorithm based on the shortest path problem

著者 (3件)： Liu Zhendong (School of Computer Science and Technology, Shandong Jianzhu University, Jinan, 250101, Shandong Province, China) ,  Kong Yawei (Co-Innovation Center of Green Building, Shandong Jianzhu University, Jinan, 250101, Shandong Province, China) ,  Su Bin (Co-Innovation Center of Green Building, Shandong Jianzhu University, Jinan, 250101, Shandong Province, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： IEEE ICIA 2016  ページ： 328-332  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 動的確率的最短路問題はNP困難である。都市の輸送ネットワークは動的で確率的である,経路の最適化問題は,輸送,通信とコンピュータネットワークの分野で広く使用されている。遺伝的アルゴリズム原理に基づく最短路問題を調査し,改良された自己適応型遺伝的アルゴリズムは染色体モードを符号化して提案した。符号化パラメータを調整することによって遺伝的アルゴリズムを改善した。実験は改良した遺伝的アルゴリズムDRSP GAは最短路問題におけるA*アルゴリズムとDijkstraアルゴリズムよりも大域的最適化における急速に新交通に適応するより良い解を得ることができたことを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 輸送網 ,  染色体 ,  *遺伝的アルゴリズム ,  最適化問題 ,  符号化 ,  NP困難 ,  高速度 ,  計算機網 ,  都市 ,  *最短路問題
準シソーラス用語： 大域的最適化 ,  Dijkstraアルゴリズム ,  適応遺伝的アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： ネットワーク法  (KA03040X) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (2件)： 最短経路問題 ,  遺伝的アルゴリズム