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J-GLOBAL ID：201702251618252110   整理番号：17A0143263

一様設計に基づく微分進化アルゴリズムのパラメータ確立と異なる数レベルの影響【Powered by NICT】

Parameter Establishment of Differential Evolution Algorithm Based on Uniform Design and the Effect of Different Number of Levels

著者 (4件)： Zhang Tianjun ,  Bai Yun ,  Zhao Gaochang ,  Liu Jie
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： CIS  ページ： 456-460  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： 微分進化アルゴリズム(DE)のパラメータ確立は一般的に経験選択法,その欠点は,大量の操作パラメータ,最良のパラメータの組み合わせを得るのが困難で,大幅にアルゴリズムの最適化能力を改善するためのさらなる障害物を含むによって決定される。パラメータ確立における微分進化アルゴリズムの均一設計法を紹介した。異なるタイプの標準テスト関数に適用できる最適パラメータの組合せは三種類の標準試験関数のための均一設計試験により発見された:単一モード機能,多峰性関数,病的機能。確立のための微分進化的アルゴリズムを特定できる。結果は次の通りである。均一設計実験で得られた最適パラメータの組合せの二群は,微分進化に適用したとき,平均大域的最適解は3.3597で,平均標準偏差は6.1243であった。均一実験設計法である微分進化アルゴリズムのパラメータを設定することが可能で,かつ効果的な方法は良好な安定性を提供することが分かった。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： *微分 ,  標準偏差 ,  *アルゴリズム ,  実験計画法 ,  単一モード ,  最適化
準シソーラス用語： 最適解 ,  *微分進化 ,  進化的アルゴリズム ,  多峰性関数 ,  最適パラメータ ,  設計法 ,  操作パラメータ ,  選択法 ,  *微分進化アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

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 (3件)： 設計 ,  微分進化アルゴリズム ,  パラメータ