論文の概要: An Improved BAT Algorithm for Solving Job Scheduling Problems in Hotels and Restaurants

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.14441v1
• Date: Sun, 25 Jul 2021 09:46:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-20 23:28:34.662655
• Title: An Improved BAT Algorithm for Solving Job Scheduling Problems in Hotels and Restaurants
• Title（参考訳）: ホテル・レストランにおけるジョブスケジューリング問題に対するbatアルゴリズムの改良
• Authors: Tarik A. Rashid, Chra I. Shekho Toghramchi, Heja Sindi, Abeer Alsadoon, Nebojsa Bacanin, Shahla U. Umar, A.S. Shamsaldin, Mokhtar Mohammadi
• Abstract要約: Batアルゴリズム(BA)は、Swarmインテリジェンスファミリーのメタヒューリスティックアルゴリズムの一般的な例である。 本稿では,コンバージェンスを高速化し,大規模アプリケーションでより実用的な手法を実現するため,オリジナルのBAの改良を行った。 改造BAはホテルやレストランの実際のジョブスケジューリング問題を解決するために適用された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.641474799416772
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: One popular example of metaheuristic algorithms from the swarm intelligence family is the Bat algorithm (BA). The algorithm was first presented in 2010 by Yang and quickly demonstrated its efficiency in comparison with other common algorithms. The BA is based on echolocation in bats. The BA uses automatic zooming to strike a balance between exploration and exploitation by imitating the deviations of the bat's pulse emission rate and loudness as it searches for prey. The BA maintains solution diversity using the frequency-tuning technique. In this way, the BA can quickly and efficiently switch from exploration to exploitation. Therefore, it becomes an efficient optimizer for any application when a quick solution is needed. In this paper, an improvement on the original BA has been made to speed up convergence and make the method more practical for large applications. To conduct a comprehensive comparative analysis between the original BA, the modified BA proposed in this paper, and other state-of-the-art bio-inspired metaheuristics, the performance of both approaches is evaluated on a standard set of 23 (unimodal, multimodal, and fixed-dimension multimodal) benchmark functions. Afterward, the modified BA was applied to solve a real-world job scheduling problem in hotels and restaurants. Based on the achieved performance metrics, the proposed MBA establishes better global search ability and convergence than the original BA and other approaches.
• Abstract（参考訳）: swarm intelligenceファミリからのメタヒューリスティックアルゴリズムの一般的な例は、batアルゴリズム(ba)である。 このアルゴリズムは2010年にYangによって初めて発表され、他の一般的なアルゴリズムと比較してすぐにその効率を実証した。 BAはコウモリのエコーロケーションに基づいている。 BAは自動ズームを使用して、コウモリのパルス放出率と獲物探索時の音の大きさのずれを模倣することにより、探索と搾取のバランスを取る。 BAは周波数調整技術を用いて解の多様性を維持する。 このようにして、BAは探索から搾取へ迅速かつ効率的に切り替えることができる。 したがって、クイックソリューションが必要な場合、どんなアプリケーションでも効率的に最適化できる。 本稿では, 収束を高速化し, 大規模アプリケーションにおいてより実用的な手法を実現するため, オリジナルbaの改良を行った。 本論文で提案する修正baと,他の最先端バイオインスパイアされたメタヒューリスティックスとの包括的比較解析を行うため,23の標準ベンチマーク関数(ユニモーダル,マルチモーダル,固定ディメンションマルチモーダル)の性能評価を行った。 その後,ホテルやレストランの業務スケジューリング問題に改良BAを適用した。 達成された性能指標に基づいて,提案したMBAは,元のBAや他のアプローチよりも優れたグローバル検索能力と収束性を確立する。

関連論文リスト

• Provably Faster Algorithms for Bilevel Optimization via Without-Replacement Sampling [96.47086913559289]
  勾配に基づくアルゴリズムはバイレベル最適化に広く用いられている。 本研究では,より高速な収束率を実現する非置換サンプリングに基づくアルゴリズムを提案する。 合成および実世界の両方のアプリケーションに対してアルゴリズムを検証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-07T17:05:31Z)
• Faster WIND: Accelerating Iterative Best-of-$N$ Distillation for LLM Alignment [81.84950252537618]
  本稿では,反復的BONDと自己プレイアライメントの統一的なゲーム理論接続を明らかにする。 WINレート支配(WIN rate Dominance, WIND)という新しいフレームワークを構築し, 正規化利率支配最適化のためのアルゴリズムを多数提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-28T04:47:39Z)
• What is Metaheuristics? A Primer for the Epidemiologists [1.2783241540121182]
  本稿では,様々な分野の応用を含む基本的BATアルゴリズムとその変種について概説する。 特定の応用として、BATアルゴリズムを生体統計学的推定問題に適用し、既存のアルゴリズムに対して明らかな優位性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-26T02:13:00Z)
• LLaMA-Berry: Pairwise Optimization for O1-like Olympiad-Level Mathematical Reasoning [56.273799410256075]
  このフレームワークはMonte Carlo Tree Search (MCTS)と反復的なSelf-Refineを組み合わせて推論パスを最適化する。 このフレームワークは、一般的なベンチマークと高度なベンチマークでテストされており、探索効率と問題解決能力の点で優れた性能を示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-03T18:12:29Z)
• Adaptive Knowledge-based Multi-Objective Evolutionary Algorithm for Hybrid Flow Shop Scheduling Problems with Multiple Parallel Batch Processing Stages [5.851739146497829]
  本研究では,ユーザが任意の段階を並列バッチ処理段階として任意に設定できる問題モデルを一般化する。 Adaptive Knowledge-based Multi-Objective Evolutionary Algorithm (AMOEA/D) は、makepanとTotal Energy Consumptionの両方を同時に最適化するように設計されている。 実験の結果, AMOEA/D は PBHFSP の解法において比較アルゴリズムよりも優れていることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-27T08:05:56Z)
• Modified Bat Algorithm: A Newly Proposed Approach for Solving Complex and Real-World Problems [4.332857438189105]
  Bat Algorithm (BA) は、複雑な問題空間を効率的に探索し、準最適解を見つけるために設計されたメタヒューリスティック検索アルゴリズムである。 本稿では,修正バットアルゴリズム (MBA) を,元BAで観測された局所最適限界に対処するための拡張として提案する。 MBAは、現在の最適解の周波数と速度を取り入れ、最適解への収束速度を向上し、局所的最適進入を防止する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-06T09:25:07Z)
• Poisson Process for Bayesian Optimization [126.51200593377739]
  本稿では、Poissonプロセスに基づくランキングベースの代理モデルを提案し、Poisson Process Bayesian Optimization(PoPBO)と呼ばれる効率的なBOフレームワークを提案する。 従来のGP-BO法と比較すると,PoPBOはコストが低く,騒音に対する堅牢性も良好であり,十分な実験により検証できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-05T02:54:50Z)
• HARRIS: Hybrid Ranking and Regression Forests for Algorithm Selection [75.84584400866254]
  両アプローチの強みを両アプローチの弱さを緩和しつつ組み合わせ, 特殊林を利用した新しいアルゴリズムセレクタを提案する。 HARRISの決定は、ハイブリッドランキングと回帰損失関数に基づいて最適化された木を作成する森林モデルに基づいている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-31T14:06:11Z)
• Critical Analysis: Bat Algorithm based Investigation and Application on Several Domains [1.1802674324027231]
  このアルゴリズムのアイデアはコウモリのエコーロケーション能力から取られた。 バットアルゴリズムは、背景、特徴、制限の観点から詳細に与えられる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-18T19:25:12Z)
• Time Efficiency in Optimization with a Bayesian-Evolutionary Algorithm [13.66850118870667]
  すべての生成とテストの検索アルゴリズムが等しく作られているわけではないことを示す。 本稿では,ベイズ最適化と進化的アルゴリズムを組み合わせた新しいアルゴリズムBEAを提案する。 その結果、BEA は BO と EA の両方を時間効率で上回り、最終的には多くの局所最適値を持つよく知られたベンチマーク対象関数の性能が向上することがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-04T15:29:22Z)
• Near-linear Time Gaussian Process Optimization with Adaptive Batching and Resparsification [119.41129787351092]
  BBKBは非回帰GP最適化アルゴリズムで、ほぼ直線的に実行し、バッチで候補を選択する。 また,同じバウンダリを用いて,スパルスGP近似の更新コストを適応的に遅延させることで,ステップ毎の償却コストをほぼ一定に抑えることができることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-23T17:43:29Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。