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J-GLOBAL ID：201602266992673749   整理番号：16A0787678

実数符号化人工免疫アルゴリズムの確率の強い収束速度推定研究【JST・京大機械翻訳】

Probability-based Strong Convergence Rate Estimation of Real Coded Artificial Immune Algorithm

著者 (4件)： Hong Lu (Department of Electronic Engineering,Huaihai Institute of Technology) ,  Wang Jingzhuo (Department of Electronic Engineering,Huaihai Institute of Technology) ,  Zhang Ming (Department of Electronic Engineering,Huaihai Institute of Technology) ,  Ji Zhicheng (Department of Internet of Things Engineering, Jiangnan University)
資料名： Dianzi Xuebao  (Dianzi Xuebao)
巻： 43  号： 12  ページ： 2388-2393  発行年： 2015年 
JST資料番号： C2504A  ISSN： 0372-2112  CODEN： TTHPAG  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： 従来の状態遷移行列の固有値推定法を置換し,確率過程の相関理論を用いて,実数符号化人工免疫アルゴリズムの収束速度を推定する研究を行い,この方法では人工免疫アルゴリズムの確率収束し強いを満たすための必要条件から出発し,それを,一般的な人工免疫アルゴリズムが適合するための十分条件とする1つの強い収束実数符号化人工免疫アルゴリズムの指数速度の確率の推定の新しい方法を提案した。この方法は個体群における最適な抗体の最終収束を判断根拠として,従来の推定法はあまりに保守の不足を避けることができ,1つの人工の免疫アルゴリズムの収束性と収束速度の判断に使える,人工免疫アルゴリズムを実際の応用においてはその収束速度は一定の理論的参考意義を持つをいかにして最適化した。Data from the ScienceChina, LCAS.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 必要条件 ,  *符号化 ,  固有値 ,  十分条件 ,  最適化 ,  個体群 ,  確率過程 ,  *実数 ,  抗体 ,  状態推移行列
準シソーラス用語： *免疫アルゴリズム ,  推定法 ,  *収束速度 ,  人工免疫アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： artificial immune algorithm ,  convergence rate estimation ,  probability convergent ,  Markov chain

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (7件)： 実数 ,  符号化 ,  人工免疫アルゴリズム ,  確率 ,  収束速度 ,  推定 ,  研究