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講演抄録/キーワード
講演名 2017-11-05 15:05
PSOに基づいたTSP解法について
木山 潤神野健哉日本工大
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抄録 (和) 組合せ最適化問題の一つである巡回セールスパーソン問題の解法に IPSO(Insertion- based PSO strategy)がある. IPSO とは粒子群最適化法(perticle swam optimaization) を基にしたアルゴリズムである.本稿で,IPSOの初期巡回路を最近傍法と 2-opt 法をで改善したものを設定した.最近傍法を2-opt で改善した場合,複数の解候補が得られるためこれらを IPSO の各粒子の初期値とした.また局所解からの脱出のため,一定時間更新が無かった場合に粒子が持つ巡回路を初期巡回路に戻すリセット法と名付けた方法を導入した. IPSO に付加した操作の有効性を確認するためベンチマーク問題を使用し性能を確認した. 
(英) Insertion-based particle swarm optimization strategy (abbr.IPSO) is a traveling salesperson problem (abbr.TSP) solver which is one of the combinatorial optimization problems.The IPSO is an algorithm based on particle swarm optimization.In this article,we consider an initial tour for IPSO.The initial tour is constructed by the nearest neighbor method and is improved by 2-opt method.This procedure can produce the plural candi date solutions.Therefore,each candidate is applied to an initial solution of each particle.Also,we introduce a method named solution reset procedure to escape from a local minimum.In order to confirm the effectiveness of the additional operations for IPSO,we carry out the numerical simulations by using well-known benchmark problems.
キーワード (和) 巡回セールスマン問題 / 粒子群最適化法 / IPSO / 2-opt / 最近傍法 / / /  
(英) traveling salesperson problems / particle swam optimaization / insertion-based PSO strategy / 2-opt, / nearest neighbor method / / /  
文献情報 信学技報, vol. 117, no. 272, NLP2017-69, pp. 25-28, 2017年11月.
資料番号 NLP2017-69 
発行日 2017-10-29 (NLP) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380

研究会情報
研究会 NLP  
開催期間 2017-11-05 - 2017-11-06 
開催地(和) 東北大学電気通信研究所 ナノ・スピン総合研究棟 カンファレンスルーム A40 
開催地(英) Research Institute of Electrical Communication Tohoku University 
テーマ(和) 非線形系・複雑系理論の実在非線形・複雑工学システムへの応用に関する研究,一般 
テーマ(英) Applications of nonlinear complex systems theory to existing nonlinear complex real-systems, etc 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 NLP 
会議コード 2017-11-NLP 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) PSOに基づいたTSP解法について 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) On a TSP solver based on PSO 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 巡回セールスマン問題 / traveling salesperson problems  
キーワード(2)(和/英) 粒子群最適化法 / particle swam optimaization  
キーワード(3)(和/英) IPSO / insertion-based PSO strategy  
キーワード(4)(和/英) 2-opt / 2-opt,  
キーワード(5)(和/英) 最近傍法 / nearest neighbor method  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 木山 潤 / Jun Kiyama / キヤマ ジュン
第1著者 所属(和/英) 日本工業大学 (略称: 日本工大)
Nippon Institute of Technology (略称: NIT)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 神野 健哉 / Kenya Jin'no / ジンノ ケンヤ
第2著者 所属(和/英) 日本工業大学 (略称: 日本工大)
Nippon Institute of Technology (略称: NIT)
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講演者
発表日時 2017-11-05 15:05:00 
発表時間 25 
申込先研究会 NLP 
資料番号 IEICE-NLP2017-69 
巻番号(vol) IEICE-117 
号番号(no) no.272 
ページ範囲 pp.25-28 
ページ数 IEICE-4 
発行日 IEICE-NLP-2017-10-29 


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