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J-GLOBAL ID：201502260727796518   整理番号：15A0295109

人を模擬した特性を持つ粒子群最適化の改良

Modification of particle swarm optimization with human simulated property

著者 (2件)： TANG Ruo-Li (Dep. of Automation, Wuhan Univ., Wuhan, Hubei 430072, CHN) ,  FANG Yan-Jun (Dep. of Automation, Wuhan Univ., Wuhan, Hubei 430072, CHN)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 153  ページ： 319-331  発行年： 2015年04月04日 
JST資料番号： W0360A  ISSN： 0925-2312  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究ではPSOとPSO改良型の進化的性能の向上のために,人の脳を模擬した粒子群最適化(HSPSO)とそのさらなる改良アルゴリズム(HSPSO-FI)を提案した。人を模擬した特性によって動機付けられ,本論文で提案した改良は次の通りである。まず,深層拡張メモリによって過去に用いられた認知の蓄積である。次に,認知の新しい学習法と速度の新しい更新戦略の導入である。さらに,”忘却関数”,”忘却因子”,”拡張メモリの深さ”の定義・分析である。シミュレーションからの証拠は拡張メモリと新しい速度選択・更新戦略はより知的に各粒子に移動方向を与え,局所最適に陥るのを効果的に避ける手助けをし,新しいアルゴリズムがいくつかのベンチマーク関数のテストにおいて,収束速度と最適化精度でよりよい性能を持つことを示した。Copyright 2015 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *最適化 ,  *進化的計算 ,  ヒト ,  *記憶 ,  忘却 ,  計算機シミュレーション ,  計算機アルゴリズム ,  評価試験 ,  ベンチマーク ,  速度 ,  収束 ,  精度 ,  性能分析
準シソーラス用語： 拡張メモリ ,  局所最適値 ,  収束速度 ,  *粒子群最適化

分類 (3件)： その他のオペレーションズリサーチの手法  (KA03070E) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  応用心理学  (AE02000A)

タイトルに関連する用語 (2件)： 人 ,  粒子群最適化