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アイテム
GAによるヒューリスティック探索の最適化 －バス仕業ダイヤの作成－
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/33779
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/337794fcc6f1b-8333-48ab-9cbf-2c9981d18666
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-MPS95002004.pdf (477.1 kB)
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Copyright (c) 1995 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 1995-07-19 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| タイトル | GAによるヒューリスティック探索の最適化 －バス仕業ダイヤの作成－ | |||||||
| タイトル | ||||||||
| 言語 | en | |||||||
| タイトル | GA based Optimization of Heuristic Search -Bus Drivers Scheduling- | |||||||
| 言語 | ||||||||
| 言語 | jpn | |||||||
| 資源タイプ | ||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh | |||||||
| 資源タイプ | technical report | |||||||
| 著者所属 | ||||||||
| （株）日立製作所システム開発研究所 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| （株）日立製作所システム開発研究所 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| （株）日立製作所情報システム事業部 | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Systems Development Laboratory, Hitachi Ltd. | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Systems Development Laboratory Hitachi Ltd. | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Information Systems Division, Hitachi Ltd. | ||||||||
| 著者名 |
仙石, 浩明
× 仙石, 浩明
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| 著者名(英) |
Hiroaki, Sengoku
× Hiroaki, Sengoku
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| 論文抄録 | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | 遺伝的アルゴリズム()は、探索が大域的、制約条件の変化に柔軟、などの長所があり、開発・保守工数を削減できるが、遺伝子コーディング法、交差方法などを問題毎に考案しなければならない。一方、従来から広く用いられてきたヒューリスティック探索法は、人手で解かれていたような問題を解く場合は、容易にアルゴリズムを作ることができる。しかし実問題に適用するには、より詳細な知識を組み込むなどのチューンアップが必須であり、開発・保守工数がかかるという短所がある。そこで、ヒューリスティック探索において探索木の分枝選択に優先順位を定め、この優先順位をGAで最適化する手法を提案する。本提案手法をバス仕業ダイヤ作成システムに応用し、実用上十分な仕業ダイヤ作成が可能となった。本システムは実際にダイヤ改正で使われた。 | |||||||
| 論文抄録(英) | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | Genetic Algorithms (GAs) have advantages in ability to search globally and flexibly, but we have to design the gene coding and the crossover method depending on each problem. On the other hand heuristic search algorithms are easy to develop and have been widely used to solve the problems, which have been conventionally solved manually, but for practical applications, we have to tune up the algorithms, for example, adding knowledge in detail, adjusting parameters, and so on. In this paper, we present a method using GA as an optimizer of the heuristic search. In our method, GA tunes the priorities of choosing branches in search tree, with which heuristic search algorithm can find optimal solutions. We apply our method to bus drivers scheduling systems. It can generate enough practical schedules, and is already used for revising drivers schedules. | |||||||
| 書誌レコードID | ||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
| 収録物識別子 | AN10505667 | |||||||
| 書誌情報 |
情報処理学会研究報告数理モデル化と問題解決（MPS） 巻 1995, 号 66(1995-MPS-002), p. 19-26, 発行日 1995-07-19 |
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| Notice | ||||||||
| SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. | ||||||||
| 出版者 | ||||||||
| 言語 | ja | |||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||
