予測交通量に基づくアントコロニー最適化法による時間依存TSPの解法と広域道路網への適用
スポンサーリンク
概要
- 論文の詳細を見る
本論文では,予測交通量を用いてアントコロニー最適化法 (ACO) で時間依存 TSP (TDTSP) を解く手法を提案する.TDTSP とは,旅行時間が変化するタイプの TSP であり,ルーティング問題やスケジューリング問題など,いくつかの現実世界の問題をモデル化することができる.現実のルーティング問題を考えると,都市間の経路を求めてから旅行時間を計算する必要がある.旅行時間の変化間隔で良い解を求めるためには,探索の高速化が必要となるため,ACO のフェロモンの初期値に偏りを与えることで,探索領域の削減を行った.TSP のベンチマーク問題を用いて TDTSP を作成して評価実験を行った結果,提案手法は解の精度を落とすことなく収束が早まっていることを確認した.最後に,現実の道路網と交通量データを用いて実験を行い,現実の問題にも適用できることを確認した.
- 2013-09-19
著者
関連論文
- 4V-7 エージェントの移動を考慮した囚人のジレンマゲームにおける戦略の進化(マルチエージェント(2),学生セッション,人工知能と認知科学)
- 6V-6 対話型進化計算を用いたポスター制作支援システムの開発(遺伝的アルゴリズム(2),学生セッション,人工知能と認知科学,情報処理学会創立50周年記念)
- 6V-1 遷移確率を用いたPSOによるグラフ色塗り問題の解法(遺伝的アルゴリズム(2),学生セッション,人工知能と認知科学,情報処理学会創立50周年記念)
- 行動ルールが変化する人工社会の進化的設計手法
- 3B-3 部分解集合を用いたアントコロニー最適化法による時間枠付き配送計画問題の解法(数理モデルとシミュレーション,一般セッション,ソフトウェア科学・工学,情報処理学会創立50周年記念)
- 予測交通量に基づくアントコロニー最適化法による時間依存TSPの解法と広域道路網への適用