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J-GLOBAL ID：201702281800574734   整理番号：17A0048144

車両の経路決定問題における解構築の単純化のための新しいアントコロニー最適化法

Novel Ant Colony Optimization Methods for Simplifying Solution Construction in Vehicle Routing Problems

著者 (4件)： Wang Xinyu (Department of Management Science and Engineering, Dongbei University of Finance and Economics, Dalian, China) ,  Choi Tsan-Ming (Institute of Textiles and Clothing, Hong Kong Polytechnic University, Hung Hom, Hong Kong) ,  Liu Haikuo (Department of Management Science and Engineering, Dongbei University of Finance and Economics, Dalian, China) ,  Yue Xiaohang (Sheldon B. Lubar School of Business, University of Wisconsin-Milwaukee, Milwaukee, WI, USA)
資料名： IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems  (IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems)
巻： 17  号： 11  ページ： 3132-3141  発行年： 2016年 
JST資料番号： W1272A  ISSN： 1524-9050  CODEN： ITISFG  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： 新しい進化的探索手法としてアントコロニー最適化(ACO)は広く研究の注目を集めており,多数の数学関数の最適化ツールとして利用できる。交通システムでは,ACOは車両の経路決定問題(VRP)を解くために適用され,各アリの経路は許容解の“一部”でしかない。言い換えれば,多数のアリの経路は1つの許容解を構成する可能性がある。先行研究は主にフェロモン更新方式の修正や,他の最適化方法とACOの結合といったアルゴリズム自身に焦点を当てていた。しかしながら,この文献の集まりはそれらの“一部”を用いて許容解を構築する重要な手続きを無視している。本論文では,この問題を克服するために,VRPを解く新しいACOアルゴリズム(AMRと呼ぶ)を提案した。提案したアルゴリズムはアリがすべての顧客を訪れる前に1度だけでなく,配送センターを出たり入ったりでき,許容解を構築する手続きを単純化した。さらにAMRを拡張するために,他の節約アルゴリズムとAMRを統合することによって,2つの拡張(AMR-SAとAMR-SA-II)を提案した。標準的なベンチマーク問題に対する計算結果を報告し,他のACO法の結果と比べた。実験結果は提案したアルゴリズムが既存のACOアルゴリズムを凌ぐことを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST

シソーラス用語： *最適化 ,  *経路選定 ,  交通機関 ,  *進化的計算 ,  計算機アルゴリズム ,  解 ,  評価試験 ,  性能評価 ,  ベンチマーク ,  高速化 ,  数学的性質
準シソーラス用語： *アントコロニー最適化 ,  許容解 ,  *経路決定 ,  車両

分類 (3件)： ネットワーク法  (KA03040X) ,  その他のオペレーションズリサーチの手法  (KA03070E) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： 経路 ,  決定問題 ,  解 ,  構築 ,  単純化 ,  アントコロニー最適化