全域木混雑度に対するメタヒューリスティックアルゴリズムの評価
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概要
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組み合わせ最適化問題の一つに全域木混雑度問題がある.全域木混雑度問題はNP完全であることが知られており,高速に最適解を得られるようなアルゴリズムは期待できない.全域木混雑度問題に対して各種メタヒューリスティックアルゴリズムを実装し,比較実験を行い,どの解法で有用な解を得られるのかを検証した.実験の結果,幅優先探索法と焼きなまし法,およびそれらのハイブリッド探索の優位性を確認した.
- 2011-03-02
著者
-
大舘 陽太
群馬大学工学研究科
-
山崎 浩一
群馬大学工学研究科
-
山崎 浩一
玉川大学 工学部
-
山崎 浩一
玉川大学工学部メディアネットワーク学科
-
大舘 陽太
群馬大学工学部情報工学科
-
山崎 浩一
群馬大学 工学部 情報工学科
-
山崎 浩一
Department Of Computer Science Gunma University
-
大舘 陽太
東北大学大学院情報科学研究科システム情報科学専攻
-
丸田 大樹
群馬大学
-
山崎 浩一
群馬大学
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