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。
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