TSP の GA 解法における配置パターンの影響について
スポンサーリンク
概要
- 論文の詳細を見る
Recently, evolutionary algorithms have been abruptly focussed to be attractive as an artificial intelligent procedure, especially for machine learning or automatic recognition or related fields. Among these, Genetic Algorithm (GA) has been considered as strong and robust algorithm for a difficult large scalled combinatorial optimization as well as problem. In this paper, we propose efficient GA for solving traveling salesman problem (TSP) as a combinatorial optimization problem and present the effect and dependency of configuration pattern of TSP with usage of the proposed GA.
- 岡山理科大学の論文
著者
-
坂本 浩之
Graduate School Of Engineering Okayama University Of Science
-
成久 洋之
Department Of Information & Computer Engineering Okayama University Of Science
関連論文
- DS-1-3 Maximum Weight Trace問題に対するクリークを考慮したマルチプルアライメント(DS-1. COMP学生シンポジウム,シンポジウムセッション)
- RoboCup サッカーシミュレーションリーグにおける強化学習の有効性
- Particle Swarm Optimizationの多様化に関する検討
- 進化的計算手法による関数最適化性能の比較
- バイナリー2次計画問題における遺伝的局所探索法での突然変異の効果
- D-1-7 k-opt局所探索法による遺伝的局所探索法の効果(D-1. コンピュテーション, 情報・システム1)
- バイナリー2次計画問題に対する遺伝的局所探索法の適用(自然科学)
- 最大クリーク問題に対する進化的アルゴリズム
- 最大重みクリーク問題に対する局所探索法(アルゴリズムとデータ構造・計算複雑度)
- AI-1-4 階層化意思決定法によるマルチカーエレベータ群制御(AI-1. CSTソリューションコンペティション2007:表彰式・シンポジウム,依頼シンポジウム,ソサイエティ企画)
- 階層化意思決定法によるマルチカーエレベータ制御(CSTコンペ・ソリューション発表,コンカレント工学一般、及び、CSTソリューションコンペティション2007発表会)
- A-12-7 複数タスク問題におけるマルチエージェント強化学習の報酬発生タイミング(A-12.コンカレント工学,一般講演)
- 複数タスク問題に対するマルチエージェント強化学習の報酬発生タイミングと協調尺度
- 知覚情報の粗視化に基づくマルチエージェント強化学習の性能比較
- 視野の広さの違いによるAHP強化学習の性能比較
- マルチエージェント環境における知覚情報の分割を有する強化学習エージェントの有効性
- 複数タスクの問題に対するマルチエージェント強化学習の報酬に関して
- 強化学習ロボットに対する視覚情報の有効性の検証
- 強化学習エージェントへの階層化意志決定法の導入 : 追跡問題を例に
- Kheperaロボットを用いた強化学習手法の比較
- 戦略パラメータを使用しない効率的EPについて
- 最大クリーク問題に対する地形解析
- Path Planning for Car-like Robots
- TSP の GA 解法における配置パターンの影響について
- 複合指数乱数を用いた新指数型進化的プログラミングの有効性について
- 新指数型進化的プログラミングの有効性について
- A-20-2 最大クリーク問題に対する反復κ-opt局所探索法(A-20.スマートインフォメディアシステム,一般講演)
- 最大クリーク問題に対するMemetic Algorithmの選択法
- 最大クリーク問題に対するk-opt局所探索法の解析
- DS-1-4 2次割当問題に対する反復k-opt局所探索法の性能(DS-1. COMP学生シンポジウム,シンポジウムセッション)
- 2次割当問題に対する反復k-opt局所探索法のKick法の検討
- 最大クリーク問題に対する反復k-opt局所探索法のKick法の性能比較
- 2次割当問題に対するk-opt局所探索法の検討
- Maximum Weight Trace 問題に対する枝重みクリークを考慮した解構築法
- マルチプルアラインメントに対するMaximum Weight Trace 法のクリークを考慮した貪欲法
- 横すべりを有する車両のファジィロバスト追従制御
- 自己組織化ニューラルネットワークの並列分散特性
- H-009 アンサンブル自己生成ニューラルネットワークの効率的なオンライン枝刈り法(H.生体情報科学)
- Parallel and Distributed Classification using Ensemble Self-Generating Neural Networks
- 特集に当って(本四架橋)
- Topological Aspects for Solving Generalized Transportation Problems〔邦文〕
- 多目的計画法について
- d-分割分権システムの解析
- The Efficiency of a Genetic Algorithm with a SHC Mutation
- 最大クリーク問題に対する局所探索法と頂点選択方式
- Multiple Sequence Alignment の形式化手法である Maximum Weight Trace 法に対する解構築法
- A-004 大規模な最大クリーク問題に対するk-opt局所探索法の性能評価(A.モデル・アルゴリズム・プログラミング)
- 大規模な最大多様性問題に対する遺伝的局所探索(局所探索)(進化的計算)