講演抄録/キーワード |
講演名 |
2021-01-29 10:30
カオスニューロダイナミクスによる交叉の切替を用いた巡回セールスマン問題の解法 ○柏木理介・石沢友紀・橘 俊宏(湘南工科大) CAS2020-60 ICTSSL2020-45 |
抄録 |
(和) |
本稿では,遺伝的アルゴリズムを用いた巡回セールスマン問題を解法する.遺伝的アルゴリズムは選択,交叉,突然変異を行い発見的に解を求める手法である.一般的に遺伝的アルゴリズムでは,1種類の交叉を適用するが解くべき問題により最適な交叉が異なる.そのため,我々はカオスニューロダイナミクスを使用して,複数の交叉を適応的に使用することを提案する.提案手法と従来手法についてベンチマーク問題を用いてシミュレーション実験を行った.ここでの従来手法にする交叉は,順序交叉,部分写像交叉,一様部分写像交叉の3種類である.シミュレーション実験を行ったところ,提案手法は従来手法と比較してベンチマーク問題によっては同等の解が得られることが明らかとなった. |
(英) |
In this paper, we solve traveling salesman problems using genetic algorithm. The genetic algorithm is a heuristic method that uses selection, crossover, and mutation to find a solution. In general, this algorithm applies one type of crossover, but the optimal crossover varies depending on the problem to be solved. Therefore, we propose to use chaotic neural dynamics to adaptively use multiple crossovers. Proposed method and conventional methods are tested in simulation experiments using benchmark problems. The three types of crossovers used in the conventional method are ordered crossover, partially-mapped crossover, and uniform partially-mapped crossover. The simulation experiments show that the proposed method is equivalent to conventional methods. |
キーワード |
(和) |
巡回セールスマン問題 / 遺伝的アルゴリズム / カオスニューラルネットワーク / 交叉 / / / / |
(英) |
Traveling salesman problem / Genetic Algorithm / Chaotic neural network / Crossover / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 120, no. 346, CAS2020-60, pp. 111-114, 2021年1月. |
資料番号 |
CAS2020-60 |
発行日 |
2021-01-21 (CAS, ICTSSL) |
ISSN |
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) |
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CAS2020-60 ICTSSL2020-45 |
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