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J-GLOBAL ID：201602269380280793   整理番号：16A1252009

工学的大域的最適化のためのカオス最適化アルゴリズムの研究進展【JST・京大機械翻訳】

Research advances of chaos optimization algorithms for engineering global optimization

著者 (2件)： Liu Zhenjun (Department of Engineering Mechanics,State Key Laboratory of Structural Analysis for Industrial Equipment, Dalian University of Technology) ,  Yang Dixiong (Department of Engineering Mechanics,State Key Laboratory of Structural Analysis for Industrial Equipment, Dalian University of Technology)
資料名： Jisuan Lixue Xuebao  (Jisuan Lixue Xuebao)
巻： 33  号： 3  ページ： 269-286  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2539A  ISSN： 1007-4708  CODEN： JLXIAB  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 近年、カオスの初期値敏感性、擬似ランダム性、エルゴード性及び自己相似フラクタルなどの非線形動力学特性に基づいて発展されたカオス最適化方法は、潜在的な工学大域最適化ツールであり、科学と工学技術の各学科分野に広く応用されている。カオス最適化手法の発展過程に基づき、アルゴリズムの基本思想と工学応用の研究状況を重点とする。カオスニューラルネットワークの最適化方法,第1種の混合カオス最適化アルゴリズム(カオス探索),第二種混合カオス最適化アルゴリズム(カオスシーケンス置換ランダムシーケンス)およびカオスフラクタル最適化の4種類の主要なカオス最適化アルゴリズムについて述べた。カオス写像は最初にニューラルネットワークに導入され,カオスニューラルネットワークの最適化法を開発し,複雑な組合せ最適化問題を解決することができる。遺伝的アルゴリズムや粒子群などの発見的確率的アルゴリズムは大域的探索能力を持っているが,早熟が起こりやすく局所最適に陥る。次に,カオス探索の概念を発見し,発見的アルゴリズムを用いて,第一クラスハイブリッドカオス最適化アルゴリズムを構築し,早熟収束の欠点を効果的に克服することができた。次に,カオス写像によって生成されたカオスシーケンスを,発見的アルゴリズムにおけるランダムパラメータの代わりに,第二のハイブリッドカオス最適化アルゴリズムを形成するために,用いた。ハイブリッドカオス最適化アルゴリズムは,大域的収束を実現し,計算精度を改善する。最後に,カオス的フラクタル特性を用いて,フラクタル理論に基づくカオス的フラクタル最適化アルゴリズムを提案して,最適化問題のすべての大域的最適解を探索することができた。さらに,カオス最適化アルゴリズムのパラメータの設計,大規模最適化,多目的最適化問題,および代理モデルの使用など,カオス最適化アルゴリズムのいくつかの研究方向を予測した。Data from the ScienceChina, LCAS.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化問題 ,  組合せ最適化問題 ,  *最適化 ,  エルゴード性 ,  遺伝的アルゴリズム ,  *アルゴリズム ,  フラクタル ,  非線形力学 ,  *カオス ,  多目的計画法
準シソーラス用語： 最適解 ,  発見的アルゴリズム ,  カオスニューラルネットワーク ,  *最適アルゴリズム ,  *大域的最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： global optimization ,  chaos optimization algorithms ,  chaotic sequence ,  chaotic neural network ,  chaotic search ,  chaos and fractal optimization

分類 (1件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (6件)： 工学 ,  大域的最適化 ,  カオス ,  最適化アルゴリズム ,  研究 ,  進展