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J-GLOBAL ID：201702245736640172   整理番号：17A0159337

制約付最適化問題を解決するための適応差分進化アルゴリズムを提案した。【JST・京大機械翻訳】

An Adaptive Differential Evolution Algorithm for Constrained Optimization Problems

著者 (4件)： Xia Dahai (College of Computer Science,Wuhan University) ,  Li Yuanxiang (College of Computer Science,Wuhan University) ,  Gong Wenyin (School of Computer Science,China University of Geosciences (Beijing)) ,  He Guoliang (College of Computer Science,Wuhan University)
資料名： Dianzi Xuebao  (Dianzi Xuebao)
巻： 44  号： 10  ページ： 2535-2542  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2504A  ISSN： 0372-2112  CODEN： TTHPAG  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： 適応演算子選択方式は,大域的最適化問題と多目的最適化問題を解決するために微分進化アルゴリズムを使用するが,しかし,制約付最適化問題を解決するために,適応型オペレータ選択方式を見つけることができない。そのため、本論文では、混合個体群に基づく適応適応値方式を提案し、制約最適化問題における突然変異戦略に対して信用分配を行い、確率マッチング方法を用いて適応的に差分変異戦略を選択し、同時に突然変異係数と交叉率に対して適応設定を行い、アルゴリズムの成功率を向上させた。実験結果は,提案したアルゴリズムが,制約,,,ΕBBO-DM,COMDEおよびΕDEアルゴリズムよりも高い収束精度と収束速度を持ち,同時に,適応方式の有効性を証明した。このアルゴリズムは,予測,品質管理,会計プロセスなどの科学的および工学的応用分野に適用できる。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  会計 ,  マッチング ,  オペレータ ,  変異 ,  個体群 ,  多目的計画法 ,  突然変異 ,  *制約付最適化問題
準シソーラス用語： 収束速度 ,  成功率 ,  *差分 ,  微分進化アルゴリズム ,  大域的最適化 ,  *差分進化アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： constrained optimization ,  differential evolution algorithm ,  adaptation ,  credit assignment ,  probability matching

分類 (2件)： 電力系統一般  (NB02000E) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (4件)： 制約付最適化問題 ,  適応 ,  差分進化アルゴリズム ,  提案