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J-GLOBAL ID：201502272786466872   整理番号：14A1433000

対向競争とその最適化を用いたSelf-adapted調和探索アルゴリズム【Powered by NICT】

Self-adapted Harmony Search Algorithm with Opposed Competition and Its Optimization

著者 (4件)： Ouyang Haibin (Coll. of Information Sci. and Engineering, Northeastern Univ., Shenyang) ,  Gao Liqun (Coll. of Information Sci. and Engineering, Northeastern Univ., Shenyang) ,  Kong Xianyong (Coll. of Information Sci. and Engineering, Northeastern Univ., Shenyang) ,  Zou Dexuan (School of Electrical Engineering and Automation, Jiangsu Normal Univ., Xuzhou)
資料名： Moshi Shibie yu Rengong Zhineng  (Moshi Shibie yu Rengong Zhineng)
巻： 27  号： 4  ページ： 305-312  発行年： 2014年 
JST資料番号： C2411A  ISSN： 1003-6059  CODEN： MRZHET  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： 対向競争(SHSOC)self-adapted調和探索アルゴリズムを提案した。調和探索アルゴリズムの帯域幅設定の失明を解析した。適応帯域幅調整を採用した。一方,対向学習戦略の優位性は,提案したアルゴリズムに統合されていると,末端除去の競合選択機構は,大域的探索能力を改善し,局所最適解に陥ったからアルゴリズムを維持するために確立した。提案したアルゴリズムは,性能を評価するためにいくつかの古典的関数で試験した。数値解析の結果,調和探索アルゴリズムといくつかの最先端の調和探索変異体と比較して,精度とロバスト性におけるSHSOCの優位性を示した。SHSOCは熱交換器と減速機設計の最適化問題を解くことができ,結果はSHSOCは他のアルゴリズムよりも優れていることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *最適化 ,  帯域幅 ,  数値解析 ,  突然変異体 ,  ロバスト性 ,  熱交換器 ,  減速装置 ,  最適化問題
準シソーラス用語： *探索アルゴリズム ,  局所最適解 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 競争 ,  最適化 ,  調和 ,  探索アルゴリズム