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J-GLOBAL ID：201702275783909495   整理番号：17A0530474

本論文は,狼群アルゴリズムと収束解析を提示した。【JST・京大機械翻訳】

A smart wolf pack algorithm and its convergence analysis

著者 (4件)： Xue Junjie (College of Equipment Management and Safety Engineering,Air Force Engineering University) ,  Wang Ying (College of Equipment Management and Safety Engineering,Air Force Engineering University) ,  Li Hao (College of Equipment Management and Safety Engineering,Air Force Engineering University) ,  Xiao Jiyang (College of Equipment Management and Safety Engineering,Air Force Engineering University)
資料名： Kongzhi yu Juece  (Kongzhi yu Juece)
巻： 31  号： 12  ページ： 2131-2139  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2107A  ISSN： 1001-0920  CODEN： KYJUEF  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： 狼群アルゴリズムが複雑な関数を解く際に局部の極値に陥りやすく、計算コストが大きく、学習能力が悪いなどの限界性に対して、狼群アルゴリズムを提案した。まず第一に,アルゴリズムの適応学習能力を改善して,アルゴリズムの計算コストを減少させるために知的アルゴリズムを構築して,アルゴリズムのグローバル検索能力を強化するために二重GAUSS関数更新法を構築する。次に,MARKOV過程を用いて,狼群アルゴリズムの収束性を証明した。最後に,いくつかの典型的テスト関数に関するシミュレーション実験を行い,いくつかの知的アルゴリズムと比較した。実験結果は,提案したアルゴリズムには,大域的収束性,低計算コスト,および最適化精度の優位性があることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  *アルゴリズム ,  シミュレーション
準シソーラス用語： グローバル検索 ,  適応学習 ,  学習能力 ,  計算コスト ,  *収束解析 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： smart wolf pack algorithm ,  intelligent hunting ,  bimodal Gaussian ,  Markov process

分類 (2件)： 計算理論  (JB02000A) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (4件)： 論文 ,  狼 ,  アルゴリズム ,  収束解析