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J-GLOBAL ID：201702279534501098   整理番号：17A0115531

適合性に基づく重力探索アルゴリズム【Powered by NICT】

Fitness based gravitational search algorithm

著者 (3件)： Gupta Aditi (Rajasthan Technical University, Kota, India) ,  Sharma Nirmala (Rajasthan Technical University, Kota, India) ,  Sharma Harish (Rajasthan Technical University, Kota, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ICCCA  ページ： 309-314  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： 重力探索アルゴリズム(GSA)は,重力の法則と個体間の物質相互作用の運動の法則に基づく群知能に基づく最適化アルゴリズムである。GSAでは,解探索プロセスは加速と以前の速度の関数である速度に依存した。解探索プロセスでは,加速が重要な役割を果たしており,個人の質量と力に依存する。この成分のために,GSAでは収束が数倍遅く,いくつかの時間早期は局所最適値に収束した。この状況を回避するために,新しい速度更新戦略を提案し,新しい速度は以前の速度と加速度,解の適合性に基づいてに依存する。提案した戦略は,適応度に基づく重力探索アルゴリズム(FBGSA)と名付けた。FBGSAでは,高適合解は有望な探索領域を利用するために動機付けられたが,低適合解を探索空間を探索しなければならない。さらに,提案した戦略の性能は,基本的なGSAと他の群知能ベースのアルゴリズム,すなわち16種類のベンチマーク関数上での生物地理学に基づく最適化(BBO)アルゴリズムと比較した。報告された結果は,FBGSAはGSAアルゴリズムの競合的変異体であることを示した。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： 最適化 ,  *重力 ,  *アルゴリズム ,  加速度 ,  ベンチマーク ,  相互作用 ,  *適応性 ,  生物地理学 ,  最適値 ,  解探索 ,  群知能 ,  *探索アルゴリズム ,  改変
準シソーラス用語： 探索空間 ,  適応度 ,  最適アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 電力系統一般  (NB02000E)

タイトルに関連する用語 (3件)： 適合性 ,  重力 ,  探索アルゴリズム