WEKO3
アイテム
大規模ＴＳＰを対話的応答時間内で最適化するための多段知能型ＧＡ
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/33071
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/33071b809e26e-f9d1-4efd-94e4-3bfa762b2282
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-MPS06062010.pdf (423.3 kB)
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Copyright (c) 2006 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 | 2006-12-21 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| タイトル | 大規模ＴＳＰを対話的応答時間内で最適化するための多段知能型ＧＡ | |||||||
| タイトル | ||||||||
| 言語 | en | |||||||
| タイトル | A Multi-step Intelligent Genetic Algorithm to Interactively Optimize Large-scale TSP | |||||||
| 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 | ||||||||
| 東京電機大学 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| (株)日立ソフトウェアエンジニアリング | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| (株)日立ソフトウェアエンジニアリング | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 東京電機大学 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 東京電機大学 | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Tokyo Denki University | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Hitachi Software Engineering Co.,Ltd. | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Hitachi Software Engineering Co.,Ltd. | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Tokyo Denki University | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Tokyo Denki University | ||||||||
| 著者名 |
櫻井, 義尚
小野山, 隆
久保田, 仙
中村, 嘉宏
鶴田, 節夫
× 櫻井, 義尚 小野山, 隆 久保田, 仙 中村, 嘉宏 鶴田, 節夫
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| 著者名(英) |
Yoshitaka, Sakurai
Takashi, Onoyama
Sen, Kubota
Yoshihiro, Nakamura
Setsuo, Tsuruta
× Yoshitaka, Sakurai Takashi, Onoyama Sen, Kubota Yoshihiro, Nakamura Setsuo, Tsuruta
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| 論文抄録 | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | 提案する多段知能型ＧＡは，大規模巡回セールスマン問題（TSP)を対話リアルタイム応答時間内に専門家レベルの最適度で解くことを目的とする.ＧＡにおいて最適化問題を効率的に解くためには問題固有の特性に従った探索をする必要があるが，これにより偏った探索になる可能性がある．提案するＧＡは，ＴＳＰに有効なヒューリスティックスあるいは知識を導入した新しい初期解生成，交叉，突然変異を用いることにより，効率的な探索を実現し 探索特性の異なる相補的性質を持つＧＡを複数設計し，これらを組み合わせて用いることにより，探索の偏りを防ぎ，安定的に解を求める事ができる． | |||||||
| 論文抄録(英) | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | To optimize large-scale distribution networks, solving about 1000 middle scale (around 40 cities) TSPs (Traveling Salesman Problems) within an interactive length of time (max. scores of seconds) is required. Yet, expert-level (less than 3% of errors) accuracy is necessary. To realize the above requirements, a Multi-step intelligent GA method was developed. This method combines a high-speed GA with an intelligent GA holding problem-oriented knowledge that is effective for some special location patterns. If conventional methods were applied, solutions for more than 20 out of 20.000 cases were below expert-level accuracy. However, the developed method could solve all of 20.000 cases at expert-level. | |||||||
| 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 2006, 号 135(2006-MPS-062), p. 37-40, 発行日 2006-12-21 |
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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 | |||||||
