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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2024-05-09 15:05 巡回セールスマン問題に対する適応的大近傍可変探索法を導入した灰色狼最適化法 ○渋谷陸斗・木村貴幸（日本工大）  NLP2024-5 |
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| 抄録 | （和） | 巡回セールスマン問題に対する近似解法として，灰色狼最適化法が提案されている．この灰色狼最適化法を用いた解法のひとつとして，巡回路の辺の相違に基づくHamming距離により，近傍操作の実行回数を決定する手法が提案されている．我々の予備実験から，この従来手法は，探索の進行に伴い近傍操作の実行回数が減少し，大域的な解探索が困難になることや，都市数の増加に伴い計算時間が増大してしまうことが明らかとなった．そこで本稿では，解探索空間の拡張と計算時間の短縮を目的として，適応的大近傍可変探索法を灰色狼最適化法に導入する新たな解探索手法を提案し，その性能を評価する．数値実験から，従来手法に比べ提案手法は，計算時間を短縮し，都市数が400以上の問題において良好な解の探索を行うことを確認した． |
| （英） | In solving the Traveling Salesman Problem (TSP), the Gray Wolf Optimization method has shown better performance, but it faces challenges in global solution search and computational efficiency, especially as the number of cities increases. This report presents an innovative approach that integrates Adaptive Large Neighborhood Search into the Gray Wolf Optimization method. This methodology is designed to expand the solution search space while reducing computational time. Through numerical experiments, we demonstrate that the proposed method significantly reduces computational time and yields superior solutions, particularly the problems involving over 400 cities. These results suggest a significant improvement in the solution of large-scale TSPs, providing more efficient and effective optimization tools for the routing problems. | |
| キーワード | （和） | 巡回セールスマン問題 / 組合せ最適化 / メタヒューリスティクス / 適応的大近傍可変探索法 / 灰色狼最適化法 / / / |
| （英） | Traveling Salesman Problems / Combinatorial optimization problems / Metaheuristics / Adaptive Large Neighborhood Search / Grey Wolf Optimizer / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 124, no. 13, NLP2024-5, pp. 19-24, 2024年5月. | |
| 資料番号 | NLP2024-5 | |
| 発行日 | 2024-05-02 (NLP) | |
| 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) | |
| PDFダウンロード | NLP2024-5 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLP |
| 開催期間 | 2024-05-09 - 2024-05-10 |
| 開催地（和） | 香川県社会福祉総合センター |
| 開催地（英） | Kagawa Prefecture Social Welfare Center |
| テーマ（和） | NLP，一般 |
| テーマ（英） | Nonlinear Problems, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NLP |
| 会議コード | 2024-05-NLP |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 巡回セールスマン問題に対する適応的大近傍可変探索法を導入した灰色狼最適化法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Gray Wolf Optimization Method with Adaptive Large Neighborhood Search for the Traveling Salesman Problems |
| 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 Salesman Problems |
| キーワード(2)（和/英） | 組合せ最適化 / Combinatorial optimization problems |
| キーワード(3)（和/英） | メタヒューリスティクス / Metaheuristics |
| キーワード(4)（和/英） | 適応的大近傍可変探索法 / Adaptive Large Neighborhood Search |
| キーワード(5)（和/英） | 灰色狼最適化法 / Grey Wolf Optimizer |
| 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） | 渋谷 陸斗 / Rikuto Shibutani / シブタニ リクト |
| 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） | 木村 貴幸 / Takayuki Kimura / キムラ タカユキ |
| 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) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2024-05-09 15:05:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NLP |
| 資料番号 | NLP2024-5 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.13 |
| ページ範囲 | pp.19-24 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2024-05-02 (NLP) |
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