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J-GLOBAL ID：201602243995428925   整理番号：16A1206164

高速収束生物地理学に基づく最適化アルゴリズム【Powered by NICT】

Fast convergent biogeography based optimization algorithm

著者 (3件)： Sharma Priya (Rajasthan Technical University, Kota, India) ,  Sharma Harish (Rajasthan Technical University, Kota, India) ,  Sharma Nirmala (Rajasthan Technical University, Kota, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ICACCI  ページ： 782-787  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 生物地理学ベースの最適化(BBO)アルゴリズムは,生物地理学の理論にモデル化された確率と集団ベース進化的探索技術である。他のポピュレーションベースの進化的アルゴリズムのように,BBOは,遅い収束の問題を抱えている。それ故,本論文では,導入された,即ち高速収束生物地理学に基づく最適化(FCBBO)アルゴリズムであるBBOアルゴリズムの新しい変異体。提案したアルゴリズムでは,適応度に基づく位置更新プロセスを紹介した。提案された評価に基づくプロセスでは,溶液のステップサイズを適応度の関数である確率により調節されている。さらに,相利共生関係は最も微細な溶液間の差と二ランダム個体の平均を評価することにより,個体を修飾するマイグレーション過程に導入した。この修飾は,提案したアルゴリズムの探索能力を改善するのに役立った。BBOと比較して開発したアルゴリズムと他の二つのアルゴリズム,すなわち,微分進化(DE)アルゴリズムおよびパーティクルスワーム最適化(PSO)アルゴリズム12テスト問題上で実験した。得られた結果は,提案したアルゴリズムの競合的性能を確認した。Copyright 2016 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  モデリング ,  *最適化 ,  高速度
準シソーラス用語： 粒子群最適化 ,  微分進化 ,  相利共生 ,  ステップサイズ ,  適応度 ,  進化的アルゴリズム ,  最適アルゴリズム ,  *生物地理学 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 数値計算  (JE02000J) ,  信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (3件)： 収束 ,  生物地理学 ,  最適化アルゴリズム