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J-GLOBAL ID：201502211555668296   整理番号：15A1118589

多次元問題へのクロスオーバ演算子による量子挙動型パーティクルスワーム最適化アルゴリズム【Powered by NICT】

Quantum-behaved particle swarm optimization algorithm with crossover operator to multi-dimension problems

著者 (3件)： Xi Maolong (School of Control Technol., Wuxi Inst. of Technol., Jiangsu, Wuxi) ,  Sheng Xinyi (School of Internet of Things, Jiangnan Univ., Jiangsu, Wuxi) ,  Sun Jun (School of Internet of Things, Jiangnan Univ., Jiangsu, Wuxi)
資料名： Jisuanji Yingyong  (Jisuanji Yingyong)
巻： 35  号： 3  ページ： 680-684  発行年： 2015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： 多次元問題を解くとき,粒子のより良い寸法情報を量子力学的挙動の粒子群最適化(QPSO)アルゴリズムにおける損失するという問題によると,クロスオーバ演算子を用いた戦略を紹介し,解の品質とアルゴリズムの性能は改善されるであろう。アルゴリズムにおける解に及ぼす全更新と評価戦略を解析し,粒子の良好な次元情報,各次元の間の相互干渉のために損失する。第二に,進化は寸法による次元を実施された場合,アルゴリズムの複雑さは指数関数的に増加した。最後に,マルチ・クロスオーバ法は優れた次元情報の保持確率を増加させるために採用した。提案法12CEC2005ベンチマーク関数上で直線的に減少した係数制御法と非線形減少係数制御法との比較と解析結果を示した。シミュレーション結果は,この修正アルゴリズムは大きく十の機能における基本的なQPSOと比較してQPSO性能を改善し,また他の二QPSO変異体と比較して7関数においてより良好な性能を得ることを示した。,提案した方法はQPSOの性能を効果的に改善できる。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 指数関数 ,  *アルゴリズム ,  突然変異体 ,  品質 ,  *高次元 ,  ベンチマーク ,  *演算子 ,  制御方式 ,  シミュレーション
準シソーラス用語： 相互干渉 ,  力学的挙動 ,  粒子群最適化 ,  *クロスオーバー , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  システム最適化手法  (IA02050Z)

タイトルに関連する用語 (7件)： 多次元 ,  クロスオーバ ,  演算子 ,  量子 ,  挙動 ,  パーティクルスワーム最適化 ,  アルゴリズム