セールスマン中文是什么意思

• これらの研究にはＪＳＳＰを順序の最適化問題と考え，巡回セールスマン問題（ＴＳＰ）で使われていた方法を適用する順序最適化アプローチ２），３），作業の前後関係をビットで表現する方法４），染色体に作業の開始時刻などを直接エンコードする方法５）などがある．
  在这些研究中，视ＪＳＳＰ为顺序的最佳化问题，而且有适用在巡回推销员问题（ＴＳＰ）中所用方法顺序的最佳化近似法２），３）；用比特表现作业前后关系的方法４）；对染色体直接编码作业开始时刻等的方法５）等。
• 本論文では，３章のエッジヒストグラムマトリックスの定義では，対称巡回セールスマン問題（ｔｒａｖｅｌｉｎｇ　ｓａｌｅｓｍａｎ　ｐｒｏｂｌｅｍ；以下ＴＳＰ）の場合のように，エッジに方向性がない場合のみを考え，本章の実験においても対ｃ称ＴＳＰを用いて評価を行った．
  本论文，在第３章的边缘矩形图矩阵定义中，如同对旅行商问题（ｔｒａｖｅｌｉｎｇ　ｓａｌｅｓｍａｎ　ｐｒｏｂｌｅｍ；以下简称ＴＳＰ）那样，只考虑边没有方向性的情况，在本章的实验中也运用对称ＴＳＰ来进行评估。
• すなわち，大域的な谷の構造は最適解からのバンド距離に対して線形的であり，局所的なゆらぎ構造は最適解からの距離が大きいほど分散が大きいこと，またそ巡回セールスマン問題における地形構造の解析れに比べ，最適解に対して距離または評価値が近い部分の構造には特異性があることである．
  也就是说，全局性的山谷结构相对于到最优解的关系距离是线形的，局部性的起伏随着与最优解距离的扩大而其分散变大，另外和流动售货问题中地形结构的解析相比，对于到最优解，距离或评价值的近处构造中存在着特异性。
• このスライドレジスタ割付の研究過程で，この問題が巡回セールスマン問題（ＴＳＰ：　Ｔｒａｖｅｌｉｎｇ　Ｓａｌｅｓｍａｎ　Ｐｒｏｂｌｅｍ）に類似した性質を持つことが分かっており２），ＴＳＰにおいて有効な手段とされるＧＡをこの問題に用いることは効果的であると考えられる．
  在这个浮动寄存分配的研究过程中，可知该问题与流动推销员问题（Ｔｒａｖｅｌｉｎｇ　Ｓａｌｅｓｍａｎ　Ｐｒｏｂｌｅｍ）有类似的性质（２），因此我们认为在这个问题的解决中利用在ＴＳＰ中的有效方法－－ＧＡ是有效的。
• 仮にすべての点を解に含むことが可能（であるがそれが未知）であるような総コスト上限Ｃが与えられたとき，スコア?オリエンテーリング問題では巡回セールスマン問題の決定問題と等価になってしまうためにＮＰ―完全であるのに対し，ＭＰＳＰは決定問題であれば最小木問題を解くことにより簡単に解決できる．
  假设可以在解中包含所有的点（是否可以未知），在给出这种总成本上限Ｃ时，在成绩定向问题中由于和推销员问题的决定问题是等价的，对于ＮＰ―完全来说，ＭＰＳＰ如果是决定问题，就可以更简单地解决求解最小树型的问题。
• このため，温度並列ＳＡはこれからのＳＡの発展に欠かせない手法と考えられ，これまではＬＳＩブロック配置問題１６），巡回セールスマン問題１７），グラフ分割問題１８），そして生物学的問題１９）などに応用され，逐次ＳＡと比較して温度並列ＳＡが計算時間および解の精度の点で優れていることが分かっている．
  因此，我认为温度并列ＳＡ是今后的ＳＡ的发展中不可或缺的方法，至今，被应用于ＬＳＩ数据块配置问题１６）、巡回推销员问题１７）、图表分割问题１８）以及生物的问题１９）上，与逐次ＳＡ相比，可以知道温度并列ＳＡ在计算时间以及解的精度上是优秀的。
• このため，温度並列ＳＡはこれからのＳＡの発展に欠かせない手法と考えられ，これまではＬＳＩブロック配置問題１４），巡回セールスマン問題１５），グラフ分割問題１６），そして生物学的問題１７）などに応用され，逐次ＳＡと比較して温度並列ＳＡが計算時間および解の精度の点で優れていることが分かっている．
  由此，温度并联ＳＡ被认为是从今以后的ＳＡ的发展上的不可或缺的方法，这样可以应用于ＳＬＩ共同体配置问题１４），巡回推销员问题１５），图标比例问题１６），另外生物学问题１７），与逐次ＳＡ相比较，可以发现温度并列在计算机以及答案的精确度这一点上来看是很好的方法。
• これらには，巡回セールスマン問題（ＴＳＰ）［Ｄｏｒｉｇｏ　９６，　９７，　Ｓｔüｔｚｌｅ　９７，　Ｂｕｌｌｎｈｅｉｍｅｒ　９９ａ］，スケジューリング問題［Ｆｏｒｓｙｔｈ　９７，　Ｃｏｓｔａ　９７］，配送計画問題［Ｂｕｌｌｎｈｅｉｍｅｒ　９９ｂ］　，通信回線ルーティング問題［Ｓｃｈｏｏｎｄｅｒｗｏｅｒｄ　９７］などがある．
  它包含旅行推销员问题（ＴＳＰ）［Ｄｏｒｉｇｏ　９６，　９７，　Ｓｔüｔｚｌｅ　９７，　Ｂｕｌｌｎｈｅｉｍｅｒ　９９ａ］，日程计划问题［Ｆｏｒｓｙｔｈ　９７，　Ｃｏｓｔａ　９７］，发送计划问题［Ｂｕｌｌｎｈｅｉｍｅｒ　９９ｂ］　，通信线路布线问题［Ｓｃｈｏｏｎｄｅｒｗｏｅｒｄ　９７］等。
• ＡＣＯ（Ａｎｔ　Ｃｏｌｏｎｙ　Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ）は，組合せ最適化問題に対する最近注目を集めてきたメタヒューリスティックであり，巡回セールスマン問題（ＴｒａｖｅｌｉｎｇＳａｌｅｓｍａｎ　Ｐｒｏｂｌｅｍ；　ＴＳＰ），ネットワークルーティング，グラフ彩色問題，２次割当て問題などの多くの組合せ最適化問題に適用され，有効性が確認されている．
  ＡＣＯ（Ａｎｔ　Ｃｏｌｏｎｙ　Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ），是最近针对组合最佳化问题而广受关注的间位探试分析法，适用于巡回销售员问题（ＴｒａｖｅｌｉｎｇＳａｌｅｓｍａｎ　Ｐｒｏｂｌｅｍ；　ＴＳＰ）、网络路由、图形色彩问题、２次分配问题等较多组合最佳化问题，其有效性也得到了肯定。
• これらには，巡回セールスマン問題（ＴＳＰ）［Ｄｏｒｉｇｏ９６，Ｄｏｒｉｇｏ９７，Ｓｔ¨ｕｔｚｌｅ００］，二次割り当て問題［Ｇａｍｂａｒｄｅｌｌａ９９，Ｓｔ¨ｕｔｚｌｅ９９，Ｗｉｅｓｅｍａｎｎ０６］，スケジューリング問題［Ｓｔ¨ｕｔｚｌｅ９８，Ｆｏｒｓｙｔｈ９７］，配送計画問題［Ｂｕｌｌｎｈｅｉｍｅ９９ｂ］，通信回線ルーティング問題［Ｓｃｈｏｏｎｄｅｒｗｏｅｒｄ９７］などがある．
  在这里面有这些问题：巡回推销员问题（ＴＳＰ）（Ｄｏｒｉｇｏ９６，Ｄｏｒｉｇｏ９７，Ｓｔ―ｕｔｚｌｅ００），二次分配问题（Ｇａｍｂａｒｄｅｌｌａ９９，Ｓｔ―ｕｔｚｌｅ９９，Ｗｉｅｓｅｍａｎｎ０６），调度问题（Ｓｔ―ｕｔｌｅ９８，Ｆｏｒｓｙｔｈ９７），发送计划问题（Ｂｕｌｌｎｈｅｉｍｅ９９ｂ），通信线路发送问题（Ｓｃｈｏｏｄｅｒｗｏｅｒｄ９７）等。