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J-GLOBAL ID：201702212088999763   整理番号：17A0755765

定常および動的最適化のための蜂ライフサイクルに基づく人工的ミツバチコロニー最適化【Powered by NICT】

Artificial Bee Colony Optimizer Based on Bee Life-Cycle for Stationary and Dynamic Optimization

著者 (7件)： Chen Hanning (School of Computer Science and Software, Tianjin Polytechnic University, Tianjin, China) ,  Ma Lianbo (College of Software, Northeastern University, Shenyang, China) ,  He Maowei (Tianjin Polytechnic University, Tianjin, China) ,  Wang Xingwei (College of Software, Northeastern University, Shenyang, China) ,  Liang Xiaodan (Tianjin Polytechnic University, Tianjin, China) ,  Sun Liling (Tianjin Polytechnic University, Tianjin, China) ,  Huang Min (College of Information Science and Engineering, Northeastern University, Shenyang, China)
資料名： IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems  (IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems)
巻： 47  号： 2  ページ： 327-346  発行年： 2017年 
JST資料番号： C0425D  ISSN： 2168-2216  CODEN： ITSMFE  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： ハチライフサイクル機構を用いた人工ハチコロニー最適化(H ABC)をハイブリッド化することで新しい最適化方式を提案し,静的および動的両方の最適化問題。提案H ABCの主要な革新は,協調と個体群変動方式,多数の個体が人工蜂コロニーライフサイクルを通して出生,採餌,死,および生殖の状態を切り替える動的を開発することである。すなわち,ハチのコロニーサイズは,アルゴリズム実行中の局所適応度ランドスケープに応じて動的に調整できる。H ABCのこの新しい特徴は冗長な探索を回避し,複雑な環境における個体群の多様性を維持するのに役立つ。提案したアルゴリズムは,静的および動的双方のベンチマークにおいていくつかの最先端バイオインスパイアードアルゴリズムに対してベンチマークであることを実装した包括的実験的解析。提案H ABCは,データクラスタリングおよび画像セグメンテーション問題を含む実世界アプリケーションに適用した。これらすべてのテストの統計解析は,ライフサイクル機構のおかげで生じた大きな性能改善を強調するとともに,提案H ABCは,参照アルゴリズムより優れていることを示した。Copyright 2017 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： ベンチマーク ,  ハイブリッド方式 ,  アルゴリズム ,  *ライフサイクル ,  最適化問題 ,  *最適化 ,  個体群 ,  統計解析
準シソーラス用語： 画像セグメンテーション ,  データクラスタリング ,  バイオインスパイアードアルゴリズム ,  局所適応 ,  採餌 ,  人工ハチコロニー ,  *動的最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  その他のオペレーションズリサーチの手法  (KA03070E)

タイトルに関連する用語 (7件)： 動的最適化 ,  蜂 ,  ライフサイクル ,  人工 ,  ミツバチ ,  コロニー ,  最適化