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(セッション2)
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概要
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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.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2006-12-21
著者
-
櫻井 義尚
東京電機大学
-
鶴田 節夫
東京電機大学
-
中村 嘉宏
東京電機大学情報環境学部
-
小野山 隆
日立ソフトウェアエンジニアリング(株)
-
小野山 隆
(株)日立ソフトウェアエンジニアリング
-
久保田 仙
(株)日立ソフトウェアエンジニアリング
-
鶴田 節夫
東京電機大学 情報環境学部 情報環境学科
-
櫻井 義尚
電気通信大学
-
久保田 仙
日立ソフトウェアエンジニアリング(株)
-
鶴田 節夫
東京電機大 情報環境
-
櫻井 義尚
東京電機大学情報環境学部情報環境学科
-
鶴田 節夫
東京電機大
-
櫻井 義尚
東京電機大学 情報環境学部 情報環境学科
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