pgRouting v3.0.0-rc1 - en to ja translation catalogue (64 entries)

en: ``pgr_TSP`` - Using *Simulated Annealing* approximation algorithm
ja: ``pgr_TSP`` - *焼きなまし法* を用いた近似アルゴリズムです。

en: Availability: 2.0.0
ja: 利用可能バージョン: 2.0.0

en: Version 2.3.0
ja: バージョン 2.3.0

en: Signature change
ja: 変更機能

en: Old signature no longer supported
ja: 長い間サポートされていない古い機能

en: Version 2.0.0
ja: バージョン 2.0.0

en: **Official** function
ja: **公式** 機能

en: Support
ja: サポート

en: **Supported versions:** current(`3.0 <https://docs.pgrouting.org/dev/en/pgr_TSP.html>`__) `2.6 <https://docs.pgrouting.org/2.6/en/pgr_TSP.html>`__
ja: **サポートされるバージョン:** current(`3.0 <https://docs.pgrouting.org/dev/en/pgr_TSP.html>`__) `2.6 <https://docs.pgrouting.org/2.6/en/pgr_TSP.html>`__

en: **Unsupported versions:** `2.5 <https://docs.pgrouting.org/2.5/en/pgr_TSP.html>`__ `2.4 <https://docs.pgrouting.org/2.4/en/pgr_TSP.html>`__ `2.3 <https://docs.pgrouting.org/2.3/en/src/tsp/doc/pgr_tsp.html>`__ `2.2 <https://docs.pgrouting.org/2.2/en/src/tsp/doc/pgr_tsp.html>`__ `2.1 <https://docs.pgrouting.org/2.1/en/src/tsp/doc/index.html>`__ `2.0 <https://docs.pgrouting.org/2.0/en/src/tsp/doc/index.html>`__
ja: **サポートされないバージョン:** `2.5 <https://docs.pgrouting.org/2.5/en/pgr_TSP.html>`__ `2.4 <https://docs.pgrouting.org/2.4/en/pgr_TSP.html>`__ `2.3 <https://docs.pgrouting.org/2.3/en/src/tsp/doc/pgr_tsp.html>`__ `2.2 <https://docs.pgrouting.org/2.2/en/src/tsp/doc/pgr_tsp.html>`__ `2.1 <https://docs.pgrouting.org/2.1/en/src/tsp/doc/index.html>`__ `2.0 <https://docs.pgrouting.org/2.0/en/src/tsp/doc/index.html>`__

en: Description
ja: 説明

en: The travelling salesman problem (TSP) or travelling salesperson problem asks the following question:
ja: 巡回セールスマン問題（TSP）は次のような問題を問います。

en: *Given a list of cities and the distances between each pair of cities, which is the shortest possible route that visits each city exactly once and returns to the origin city?*
ja: *都市の一覧と各都市間の距離を指定し、どの都市も必ず一回訪問し元の都市に戻ってくるための最短ルートはどうなるか?*

en: See :ref:`simulated-annealing` for a complete description of this implementation
ja: この実装のより詳細な説明については :ref:`simulated-annealing` をご覧ください。

en: Signatures
ja: 機能

en: Summary
ja: 概要

en: Example
ja: 例

en: Not having a random execution
ja: ランダムな実行はありません

en: Parameters
ja: パラメータ

en: Parameter
ja: パラメータ

en: an SQL query, described in the `Inner query`_
ja: SQLクエリを指定します。 `Inner query`_ の解説を参照。

en: Optional Parameters
ja: オプションとなるパラメータ

en: Type
ja: データ型

en: Default
ja: デフォルト値

en: The greedy part of the implementation will use this identifier.
ja: 実装の大部分はこの識別子を使用します。

en: Last visiting vertex before returning to start_vid.
ja: start_vidに戻ってくる前に最後に訪れるノードです。

en: Stop the annealing processing when the value is reached.
ja: 指定された時間に達したらアルゴリズムの処理を停止します。

en: Maximum number of times a neighbor(s) is searched in each temperature.
ja: 各温度ごとに隣が検索される最大数

en: Maximum number of times the solution is changed in each temperature.
ja: 各温度ごとに変更される解の最大数

en: Maximum number of consecutive times the solution is not changed in each temperature.
ja: 各温度ごとに変更されない解の連続した最大数

en: Starting temperature.
ja: 開始時温度

en: Ending temperature.
ja: 終了時温度

en: Value between between 0 and 1 (not including) used to calculate the next temperature.
ja: 次の温度の計算に使用される0から1（含まれない）の間の値

en: Choose the random seed
ja: 疑似乱数を使う

en: true: Use current time as seed
ja: true: 現在時刻を乱数として使用する

en: false: Use `1` as seed. Using this value will get the same results with the same data in each execution.
ja: false: 「1」を乱数として使用する。この値を使うと同じデータを使った場合に同じ結果を毎回得られるようになります。

en: Inner query
ja: 内部クエリ

en: **Matrix SQL**: an SQL query, which should return a set of rows with the following columns:
ja: **Matrix SQL**: 次に示すカラムを含んだ行列データを返却するSQLクエリ:

en: Column
ja: カラム

en: Identifier of the starting vertex.
ja: 開始ノードの識別子

en: Identifier of the ending vertex.
ja: 終了ノードの識別子

en: Cost for going from start_vid to end_vid
ja: start_vid から end_vid まで行くのにかかるコスト

en: Can be Used with :doc:`costMatrix-category` functions with `directed := false`.
ja: `directed := false` を指定して :doc:`costMatrix-category` 機能で使われます。

en: If using `directed := true`, the resulting non symmetric matrix must be converted to symmetric by fixing the non symmetric values according to your application needs.
ja: `directed := true` を使用した場合、アプリケーションのニーズに応じて非対称値を修正することで、非対称マトリクスの結果を対称マトリクスに変換する必要があります。

en: Result Columns
ja: 結果として返却されるカラム

en: Returns SET OF ``(seq, node, cost, agg_cost)``
ja: ``(seq, node, cost, agg_cost)`` の1セットを返却します。

en: Row sequence.
ja: 行番号

en: Identifier of the node/coordinate/point.
ja: ノード/座標/ポイントの識別子

en: Cost to traverse from the current ``node`` to the next ``node`` in the path sequence.
ja: 現在の ``ノード`` から次の ``ノード`` まで移動する際の経路にかかるコスト

en: ``0`` for the last row in the path sequence.
ja: ``0`` は経路の最後の行を意味します。

en: Aggregate cost from the ``node`` at ``seq = 1`` to the current node.
ja: ``seq = 1`` の ``ノード`` から現在のノードまでの総コスト

en: ``0`` for the first row in the path sequence.
ja: ``0`` は経路の最初の行を意味します。

en: Additional Examples
ja: 追加の具体例

en: Start from vertex :math:`7`
ja:  ノード :math:`7` から開始する

en: Using with points of interest.
ja: 関心のあるポイントで使用する。

en: To generate a symmetric matrix:
ja: 対称マトリクスを生成するには：

en: the **side** information of pointsOfInterset is ignored by not including it in the query
ja: pointsOfIntersetの **side** 情報はクエリに含まれないので無視されます。

en: and **directed := false**
ja: そして **directed := false** にします。

en: The queries use the :doc:`sampledata` network.
ja: クエリは :doc:`sampledata` ネットワークを使用します。

en: See Also
ja: 参照

en: `Simulated annaeling algorithm for beginners <https://www.theprojectspot.com/tutorial-post/simulated-annealing-algorithm-for-beginners/6>`__
ja: `初心者のための焼きなまし法アルゴリズムでのシミュレーション <https://www.theprojectspot.com/tutorial-post/simulated-annealing-algorithm-for-beginners/6>`__

en: `Wikipedia: Traveling Salesman Problem <https://en.wikipedia.org/wiki/Traveling_salesman_problem>`__
ja: `Wikipedia: 巡回セールスマン問題 <https://en.wikipedia.org/wiki/Traveling_salesman_problem>`__

en: `Wikipedia: Simulated annealing <https://en.wikipedia.org/wiki/Simulated_annealing>`__
ja: `Wikipedia: 焼きなましシミュレーション <https://en.wikipedia.org/wiki/Simulated_annealing>`__

en: Indices and tables
ja: 索引とテーブル
