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J-GLOBAL ID：201602219475275550   整理番号：16A0329251

動的最適化問題のための改良した多集団重力探索アルゴリズム【Powered by NICT】

Improved multi-population gravitational search algorithm for dynamic optimization problems

著者 (4件)： Bi Xiaojun (Coll. of Information and Communication Engineering, Harbin Engineering Univ., Harbin) ,  Diao Pengfei (Coll. of Information and Communication Engineering, Harbin Engineering Univ., Harbin) ,  Wang Yanjiao (Coll. of Information Engineering, Northeast Dianli Univ., Jilin) ,  Xiao Jing (Dep. of Information Engineering, Liaoning Provincial Coll. of Communications, Shenyang)
資料名： Zhongnan Daxue Xuebao Zirankexueban  (Zhongnan Daxue Xuebao Zirankexueban)
巻： 46  号： 9  ページ： 3325-3331  発行年： 2015年 
JST資料番号： C2798A  ISSN： 1672-7207  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： 多集団アルゴリズムのための動的最適化問題(DOP)を解くための冗長計算と低精度を改善するために,新しい改良した多数-集団重力探索アルゴリズム(IMGSA)を提案した。IMGSA,多集団直列戦略は収束個体群の進化的情報を使用する本集団で良好であった。制約初期化戦略は,マルチ固体繰り返し探索によって発生した冗長計算を低減するために提案した。同時に,使用する多重個体群探索を停止させた距離決定戦略。最終的に,モニタリング及び追跡戦略を使用し,環境変化をモニターし,局所ピークを追跡した。結果は,IMGSAは異なる環境変化や異なるピーク数の程度で,他の7種類の動的アルゴリズムのそれよりもDOPを解くより良い性能を持つことを示した。それは,提案したアルゴリズムの有効性を証明できた。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 制約条件 ,  多重化 ,  *アルゴリズム ,  個体群 ,  *重力
準シソーラス用語： 環境変化 ,  *探索アルゴリズム ,  *動的最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： システム設計・解析  (IA02030D) ,  システム最適化手法  (IA02050Z) ,  計算機網  (JC03000K) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (5件)： 動的最適化 ,  問題 ,  集団 ,  重力 ,  探索アルゴリズム