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J-GLOBAL ID：201702218072973082   整理番号：17A0181610

微分進化に基づく並列適応型人工魚群アルゴリズム【Powered by NICT】

Parallel Adaptive Artificial Fish Swarm Algorithm Based on Differential Evolution

著者 (6件)： Li Guangqiang ,  Yang Yawei ,  Zhao Fengqiang ,  Hu Ying ,  Guo Chen ,  Wang Guofeng
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ISCID  ページ： 269-273  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： 人工魚群アルゴリズム(A FSA)を新たに提案した群知能最適化アルゴリズムである。は複雑な工学問題への有望なアプローチであることが証明されているが,依然として,このアルゴリズムのいくつかの欠陥が存在する。AFSAは,利便性,低最適化精度,時期尚早な収束とバランシングと内挿/外挿の能力不良の低速度を有していることが問題を解決するために,改良された人工魚群アルゴリズム(PAAFSA DE)を提案した。このアルゴリズムは人口を分割し同じサイズの二つのサブグループに,1群は局所探索に対する大域的探索と他に焦点を当てにするそれぞれ二群に適用した異なる適応戦略。二つのサブ集団は独立して進化し,個々の移動は情報通信を達成し,個体群多様性を増加させ,アルゴリズムの収束速度を改善するために定期的に実施した。掲示板に関する情報はある時間変化しない場合,微分進化戦略では,このアルゴリズムは局所極限から脱出するが導入されるであろう。ベンチマーク関数最適化問題に関する比較シミュレーション結果は改善したアルゴリズムが実行可能であり,有効であることを実証した。基本AFSAよりも優れた性能を示し,研究と開発のバランス能力が促進され,収束効率と最適化精度は安定性が強化されると同様に大きく改善された。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： 外挿法 ,  *魚群 ,  個体群 ,  ベンチマーク ,  低速度 ,  *アルゴリズム ,  最適化 ,  近傍探索法 ,  内挿法
準シソーラス用語： バランス能力 ,  関数最適化 ,  収束速度 ,  最適アルゴリズム ,  群知能 ,  *微分進化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 微分進化 ,  人工 ,  アルゴリズム