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J-GLOBAL ID：201702244588732417   整理番号：17A0356945

遺伝的交差と多混沌戦略に基づく改良粒子群最適化(PSO)アルゴリズムを提案した。【JST・京大機械翻訳】

Improved particle swarm optimization algorithm based ongenetic crossover and multi-chaotic strategies

著者 (3件)： Tan Yue (School of Communication &Electronic Engineering,Hunan City University) ,  Tan Guanzheng (School of Information Science &Engineering,Central South University) ,  Deng Shuguang (School of Communication &Electronic Engineering,Hunan City University)
資料名： Jisuanji Yingyong Yanjiu  (Jisuanji Yingyong Yanjiu)
巻： 33  号： 12  ページ： 3643-3647  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2536A  ISSN： 1001-3695  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： 基本的PSOアルゴリズムの探索能力を改良するために,遺伝的交差と多混沌に基づく改良粒子群最適化アルゴリズムを提案する。このアルゴリズムは,現在の集団より優れた最適解を得るために,以下の4つの対策を採用した。つは,現在の個体群における最適解と各粒子の最適解に対して遺伝的交差操作を行う。第二に,PSOアルゴリズムの慣性重みをカオスシステムによって動的に調整した。三は,全体の解空間に対してカオス的大域探索を行う。最後に,現在の集団における最適解を多次元と多次元のカオス局所探索を行う。シミュレーション結果は以下を示す。他の3つのアルゴリズムと比較して,提案したアルゴリズムは,8つの整数と混合整数非線形計画問題を解決するとき,収束速度が最も速く,100%の成功率を持っている。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： シミュレーション ,  *染色体交差 ,  非線形計画法 ,  高次元 ,  *カオス ,  個体群 ,  近傍探索法 ,  *アルゴリズム ,  無秩序系
準シソーラス用語： 成功率 ,  収束速度 ,  解空間 ,  最適解 ,  *粒子群最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： particle swarm optimization ,  genetic crossover ,  chaotic inertia weight ,  multi-dimensional and single-dimension chaotic local search ,  chaotic global search

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 (7件)： 遺伝的交差 ,  混沌 ,  戦略 ,  粒子群最適化 ,  PSO ,  アルゴリズム ,  提案