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J-GLOBAL ID：201702284479993648   整理番号：17A0197753

エリート領域学習の回転軸人工ハチコロニーアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Rosenbrock Artificial Bee Colony with Elite Region Learning

著者 (4件)： Xiong Xiaofeng (School of Sci.,Jiangxi Univ. of Sci. and Technol.) ,  Yin Yali (School of Sci.,Jiangxi Univ. of Sci. and Technol.) ,  Guo Zhaolu (School of Sci.,Jiangxi Univ. of Sci. and Technol.) ,  Wu Zhijian (State Key Lab. of Software Eng.,Computer School,Wuhan Univ.)
資料名： Sichuan Daxue Xuebao. Gongchengkexueban  (Sichuan Daxue Xuebao. Gongchengkexueban)
巻： 48  号： 5  ページ： 124-134  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2596A  ISSN： 1009-3087  CODEN： SXGKFI  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： 人工ハチコロニー(ABC)アルゴリズムが複雑な最適化問題を解決するときに,遅い収束速度と低い採掘能力の問題を解決するために,エリート領域学習のための回転軸人工ハチコロニー(ERABC)アルゴリズムを提案する。ERABCアルゴリズムでは,領域学習法を実行することにより精英池を構築し,精英池を用いてその探索戦略を改善し,同時に世代ごとに一定の頻度で最適解実行回転(RM)を局所探索する.単一ピーク,多峰性,およびオフセット関数を含む20のベンチマーク関数において,ERABCアルゴリズムにおける改良戦略の有効性を分析し,いくつかの最近の改良ABCアルゴリズムと進化アルゴリズムとの比較実験を行った。実験結果により,提案アルゴリズムは,エリートプールにおける個体の多様性を保証し,そして,アルゴリズムの収束速度を加速し,そして,RMは,アルゴリズムの開発能力を効果的に改善した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： オフセット ,  *回転軸 ,  ベンチマーク ,  最適化問題 ,  近傍探索法 ,  *アルゴリズム ,  比較試験 ,  採掘 ,  *学習
準シソーラス用語： 進化的アルゴリズム ,  最適解 ,  探索戦略 ,  収束速度 ,  *人工ハチコロニー ,  *人工ハチコロニーアルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： artificial bee colony ,  elite region learning ,  search strategy ,  rosenbrock method

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  システム最適化手法  (IA02050Z) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (3件)： 学習 ,  回転軸 ,  人工ハチコロニーアルゴリズム