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J-GLOBAL ID：201702269924997040   整理番号：17A0115522

Levy飛行粒子群最適化(LFPSO)【Powered by NICT】

L’evy flight particle swarm optimization (LFPSO)

著者 (5件)： Gupta Santosh (Department of CSE, GIET, Kota) ,  Sharma Kavita (Department of CSE, Govt. Polytechnic College, Kota) ,  Sharma Harish (Department of CSE, RTU, Kota) ,  Singh Manoj (Department of CSE, GIET, Kota) ,  Chhamunya Varsha (Department of CSE, University of Kota, Kota)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ICCCA  ページ： 252-256  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： パーティクルスワーム最適化(PSO)は,複雑な非線形最適化問題を解くために用いられる確率的戦略である。しかし,他の群知能ベースのアルゴリズムのような,遅い収束と停滞問題を抱えている。これらの問題は,アルゴリズムの探索能力と探査能力における不均衡を引き起こす。多様性と収束との間の平衡を,L,と名付けた戦略evy飛行PSO(LFPSO)を開発した。提案戦略では,l’evy飛行ランダムウォークにヒントを得た局所探索手法は,PSO(粒子群最適化)とハイブリダイゼーションした。さらに,十の良く知られたベンチマーク問題で試験した時に,提案した戦略は,標準PSO(粒子群最適化)2011アルゴリズムと比較して競争的解を与えることを示した。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 ,  酔歩 ,  近傍探索法 ,  *アルゴリズム ,  分子ハイブリダイゼーション
準シソーラス用語： 不均衡 ,  群知能 ,  非線形最適化 ,  *粒子群最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： その他のオペレーションズリサーチの手法  (KA03070E) ,  CAD,CAM  (JE10000A) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (2件)： 飛行 ,  粒子群最適化