講演抄録/キーワード |
講演名 |
2020-03-10 14:55
メタヒューリスティクスの制約なし二次形式二値変数最適化問題への適用 ○多和田雅師・戸川 望(早大) MSS2019-65 |
抄録 |
(和) |
多くの組合せ最適化問題は制約なし二次形式二値変数最適化問題に変換可能であることが確認されている. 変換された制約なし二次形式二値変数最適化問題は元となる組合せ最適化問題によって問題の性質が異なり適した解法も異なると考えられる. 制約なし二次形式二値変数最適化問題を解く手法はシミュレーテッドアニーリングをもとにしたアルゴリズムが多く使われるが, 古典的なメタヒューリスティクスの多くは適用されていない. メタヒューリスティクスを制約なし二次形式二値変数最適化問題へ適用する. |
(英) |
N/A |
キーワード |
(和) |
組合せ最適化問題 / メタヒューリスティクス / QUBO / / / / / |
(英) |
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文献情報 |
信学技報, vol. 119, no. 470, MSS2019-65, pp. 43-48, 2020年3月. |
資料番号 |
MSS2019-65 |
発行日 |
2020-03-02 (MSS) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
PDFダウンロード |
MSS2019-65 |
研究会情報 |
研究会 |
MSS NLP |
開催期間 |
2020-03-09 - 2020-03-10 |
開催地(和) |
やすらぎの宿 蒲郡荘 |
開催地(英) |
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テーマ(和) |
SICE-DES研究会,IEICE-MSS研究会,IEICE-NLP研究会の3研究会併催,一般およびWork In Progress(WIP) ※(WIPセッションはDES,MSSのみ) |
テーマ(英) |
SICE-DES, IEICE-MSS, IEICE-NLP |
講演論文情報の詳細 |
申込み研究会 |
MSS |
会議コード |
2020-03-MSS-NLP |
本文の言語 |
日本語 |
タイトル(和) |
メタヒューリスティクスの制約なし二次形式二値変数最適化問題への適用 |
サブタイトル(和) |
|
タイトル(英) |
NA |
サブタイトル(英) |
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キーワード(1)(和/英) |
組合せ最適化問題 / |
キーワード(2)(和/英) |
メタヒューリスティクス / |
キーワード(3)(和/英) |
QUBO / |
キーワード(4)(和/英) |
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キーワード(7)(和/英) |
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第1著者 氏名(和/英/ヨミ) |
多和田 雅師 / Masashi Tawada / タワダ マサシ |
第1著者 所属(和/英) |
早稲田大学 (略称: 早大)
Waseda University (略称: Waseda Univ.) |
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) |
戸川 望 / Nozomu Togawa / トガワ ノゾム |
第2著者 所属(和/英) |
早稲田大学 (略称: 早大)
Waseda University (略称: Waseda Univ.) |
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第4著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第12著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第20著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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講演者 |
第1著者 |
発表日時 |
2020-03-10 14:55:00 |
発表時間 |
25分 |
申込先研究会 |
MSS |
資料番号 |
MSS2019-65 |
巻番号(vol) |
vol.119 |
号番号(no) |
no.470 |
ページ範囲 |
pp.43-48 |
ページ数 |
6 |
発行日 |
2020-03-02 (MSS) |
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