文献

J-GLOBAL ID：201702216903339927   整理番号：17A0357676

共生システムに基づく人工魚群アルゴリズムの飼料配合最適化への応用【JST・京大機械翻訳】

Application of symbiotic system-based artificial fish school algorithm in feed formulation optimization

著者 (4件)： Liu Qing (School of Automation and Information Engineering, Xi’an University of Technology, Shaanxi Key Laboratory for Complex System Control and Intelligent Information Processing) ,  Li Ying (School of Computer Science and Engineering, Xi’an University of Technology) ,  Qing Maiyu (Animal Husbandry Technical Extension General Station of Shaanxi Province) ,  Odaka Tomohiro (Graduate School of Engineering,University of Fukui)
資料名： Jisuanji Yingyong  (Jisuanji Yingyong)
巻： 36  号： 12  ページ： 3303-3310  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2535A  ISSN： 1001-9081  CODEN： JYIIDU  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： 本論文では,様々な種類の飼料処方の最適化モデルに対する知的アルゴリズムの広い適用性を考慮して,人工魚群最適化(AFSA)を飼料処方の最適化に適用した。飼料の処方最適化の収束精度に対する要求を満たすため、共生システムに基づく人工魚群アルゴリズムの実行枠組みを採用し、元のアルゴリズムの収束精度と速度を著しく向上させた。最適化過程において,人工魚の解空間の位置は直接飼料比率で符号化し,ペナルティ関数に基づく評価関数を用いて適応度を計算した。人工魚は予定の行動戦略で各行為オペレータを実行して解空間を探索する.最後に,提案したアルゴリズムの有効性を3つの実際の計算例によって検証した。検証結果により、提案したアルゴリズムによって設計された飼料配合案のトンコストは著しく低下し、各項目の栄養基準値を提案し、提案アルゴリズムの最適化性能はその他の既存アルゴリズムより明らかに優れていることが明らかになった。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ペナルティ関数 ,  *アルゴリズム ,  規格値 ,  適応性 ,  評価関数 ,  *最適化 ,  符号化 ,  *魚群 ,  オペレータ
準シソーラス用語： 適応度 ,  解空間 ,  最適化モデル ,  *飼料設計 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： symbiotic system ,  feed formulation ,  Artificial Fish School Algorithm (AFSA) ,  optimization

分類 (2件)： 数値計算  (JE02000J) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： 共生 ,  人工 ,  アルゴリズム ,  飼料配合 ,  最適化 ,  応用