巡回セールスマン問題に対する効率的な混合型遺伝的アルゴリズムの一検討
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概要
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本論文は, 巡回セールスマン問題(TSP)に対する混合型遺伝的アルゴリズム(hybrid GA, HGA)の効率化について記述する.一般にHGAは, 大域的な探索に優れたGAに対して, 局所的な探索に優れた解法を組み込んだものである.また近年では, メタヒューリスティックスに属する解法を利用することがある.そのメタヒューリスティックスを用いた従来のHGAには, GAとその解法のプロセス間における切換タイミングの取り方により, 全体の効率に影響を及ぼすことが報告されている.本論文では, ハイブリッドするメタヒューリスティックスとしてsimulated annealingを取り上げ, そのタイミングの問題が生じない効率的なHGAの一アプローチを提案し, TSPに適用した場合の検討を行う.
- 1998-12-25
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