配送問題を対話的時間で実用レベル最適化する多段知能型GA
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概要
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配送問題を巡回セールスマン問題(TSP)に定式化し,これを対話的応答時間内に解き,しかも専門家レベルの最適解を得ることを目的とする多段知能型GAを提案する.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ヒューリスティックスや知識を用いて探索をするが,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や知識を導入することにより,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を複数多段に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.
- 2008-08-15
著者
-
櫻井 義尚
東京電機大学
-
鶴田 節夫
東京電機大学
-
小野山 隆
日立ソフトウェアエンジニアリング(株)
-
久保田 仙
日立ソフトウェアエンジニアリング株式会社
-
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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