{"product_id":"ieej-zt063113","title":"多点間の相互作用を用いたシミュレーテッドアニーリングの二次割当問題への応用","description":"\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eカテゴリ: \u003c\/strong\u003e全国大会\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e論文No: \u003c\/strong\u003e3-113\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eグループ名: \u003c\/strong\u003e【全国大会】平成18年電気学会全国大会論文集\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e発行日: \u003c\/strong\u003e2006\/03\/15\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eタイトル(英語): \u003c\/strong\u003eA Multi-start Simulated Annealing Using Interaction between Searching Points and Its Application to the Quadratic Assignment Problems\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名: \u003c\/strong\u003e池本 悠(千葉大学),小圷 成一(千葉大学),平田 廣則(千葉大学)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名(英語): \u003c\/strong\u003eIkemoto Yu(Chiba University),Koakutsu Seiichi(Chiba University),Hirata Hironori(Chiba University)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e要約(日本語): \u003c\/strong\u003e近年，システムの大規模・複雑化に伴い，システムを計画・運用するための手段として最適化手法の重要性が高まってきている。多出発Simulated Annealing（MSA）は，Simulated Annealing（SA）を単点から多点に拡張することで最終的に到達する状態が初期状態に依存しやすいというSAの欠点を補った手法である。Particle Swarm Optimization（以下PSO）は群れ状のエージェント（探索点）が情報を共有しながら解空間を探索する最適化手法である。本稿では，MSAにPSOの概念を導入することでMSAのランダムな移動を改善したハイブリッドな手法，MSA with PSOを検討している。本稿ではこの遷移法を再考し，探索性能の改善をはかる。\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e原稿種別: \u003c\/strong\u003e日本語\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003ePDFファイルサイズ: \u003c\/strong\u003e793 Kバイト\u003c\/p\u003e","brand":"IEEJ-PDF","offers":[{"title":"PDFダウンロード（一般価格440円\/会員価格220円） \/ A4 \/ 1","offer_id":46397096362223,"sku":"IEEJ-ZT063113-PDF","price":440.0,"currency_code":"JPY","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0718\/9512\/2159\/files\/IEEJ-PDF_8c7d7a0c-3e92-45bc-8ece-0b505523c79b.png?v=1744831691","url":"https:\/\/ieej.bookpark.ne.jp\/products\/ieej-zt063113","provider":"電気学会 電子図書館","version":"1.0","type":"link"}