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J-GLOBAL ID：201402229474322598   整理番号：14A0034861

適応t分布混合性突然変異に基づく人工ホタルスウォーム最適化アルゴリズム

Artificial glowworm swarm optimization algorithm based on adaptive t distribution mixed mutation

著者 (3件)： Du Xiaoxin (Coll. of Computer and Control Engineering, Qiqihar Univ., Heilongjiang, Qiqihar) ,  Zhang Jianfei (Coll. of Computer and Control Engineering, Qiqihar Univ., Heilongjiang, Qiqihar) ,  Sun Ming (Coll. of Computer and Control Engineering, Qiqihar Univ., Heilongjiang, Qiqihar)
資料名： Jisuanji Yingyong  (Jisuanji Yingyong)
巻： 33  号： 7  ページ： 1922-1925,1972  発行年： 2013年 
JST資料番号： C2535A  ISSN： 1001-9081  CODEN： JYIIDU  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： いくつかのホタル非全体極値点が集まるか,いくつかのホタルが漫然とさまようとき,人工ホタルスウォーム最適化(AGSO)アルゴリズムの収束速度は下降し,極小へ陥りさえする。この問題に関して,適応t分布混合性突然変異に基づくAGSOアルゴリズムを提案する。ホタルスウォームの多様性を改善して,AGSOアルゴリズムが極小になるのを防ぐために,適応t分布突然変異と最適化調整突然変異をAGSOアルゴリズムに導入した。突然変異制御因子を定義した。履歴状態情報を組み合わせて,適応t分布混合性突然変異の記述を与えた。突然変異方式は全体的調査と局所的開発の能力を増すかもしれない。代表的テスト機能と多くの適用事例のエミュレーション結果は,提案したアルゴリズムが確実で効率的である。その一方,最適を求めるには,このアルゴリズムは速度と精度の観点から伝統アルゴリズムより良い。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  スウォーム ,  ホタル科 ,  突然変異 ,  t分布 ,  エミュレーション ,  制御系要素 ,  速度 ,  試験装置
準シソーラス用語： *最適化アルゴリズム ,  ホタル ,  制御因子 ,  収束速度 ,  テスト機

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (8件)： 適応 ,  t分布 ,  混合性 ,  突然変異 ,  人工 ,  ホタル ,  スウォーム ,  最適化アルゴリズム