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J-GLOBAL ID：201702271664547828   整理番号：17A0294763

ニッチ技術に基づく改良引力探索アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Niching Behavior Based Advanced Gravitational Search Algorithm

著者 (4件)： Zhang Ming (Engineering Research Center of Internet of Things Technology Applications Ministry of Education, School of IoT Engineering,Jiangnan University) ,  Tian Na (School of Humanities,Jiangnan University) ,  Ji Zhicheng (Engineering Research Center of Internet of Things Technology Applications Ministry of Education, School of IoT Engineering,Jiangnan University) ,  Wang Yan (Engineering Research Center of Internet of Things Technology Applications Ministry of Education, School of IoT Engineering,Jiangnan University)
資料名： Nanjing Hangkong Hangtian Daxue Xuebao  (Nanjing Hangkong Hangtian Daxue Xuebao)
巻： 48  号： 5  ページ： 753-760  発行年： 2016年 
JST資料番号： W0399A  ISSN： 1005-2615  CODEN： NHHXEU  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： 重力探索アルゴリズム(GSA SEARCH ALGORITHM,GSA)の開発能力が強く、探索能力が弱いという特徴がある。ニッチ技術に基づく重力探索アルゴリズム(分け BEHAVIOR BASED ADVANCED GSA,NAGSA)を提案した。まず第一に,重力探索アルゴリズムの性能を分析して,各粒子の質量とアピール距離の2つの属性を定義して,それらの2つの属性に従って粒子の吸引確率を計算して,既存の品質ランキング法を置換した。第二に,粒子の近傍の探索を,吸引確率とニッチエントロピーによって誘導し,収束速度と多様性をバランスさせた。さらに,アルゴリズムはKBESTの値を指数関数に従って減少させ,さらに収束精度を向上させる。10のベンチマーク関数のシミュレーション結果は,提案したアルゴリズムが最適解の精度を改善し,収束速度を加速することを示した。最後に,4つの標準柔軟性ジョブショップスケジューリングモデルを用いて,実際の問題におけるこのアルゴリズムの実現可能性と優位性を証明した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 品質 ,  指数関数 ,  柔軟性 ,  等級づけ ,  ベンチマーク ,  重力 ,  シミュレーション ,  *アルゴリズム
準シソーラス用語： 最適解 ,  収束速度 ,  吸引 ,  *探索アルゴリズム ,  *ニッチ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： gravitational search algorithm ,  niching behavior ,  mass affinity ,  Euclidean-distance affinity ,  affinity probability ,  flexible job shop scheduling

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： ニッチ ,  引力 ,  探索アルゴリズム