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J-GLOBAL ID：201702211625953786   整理番号：17A1793848

差分進化演算子を有する社会的クモ群最適化アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Differential Mutation Operator-Based Social Spider Optimization Algorithm

著者 (3件)： Zhao Ruxin (广西民族大学信息科学与工程学院,广西南寧,530006) ,  Luo Qifang (广西高校復雑系統与智能計算重点実験室,广西南寧,530006) ,  Zhou Yongquan (广西民族大学信息科学与工程学院,广西南寧,530006)
資料名： Guangxi Kexue  (Guangxi Kexue)
巻： 24  号： 3  ページ： 247-257  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3211A  ISSN： 1005-9164  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： 【目的】社会的クモ群最適化アルゴリズム(SSO)は,新しいメタ発見的最適化アルゴリズムであり,それは,この分野において広く注目されて,多くの分野に適用されていることを示しているものである.. . . . . ...............................により多くの分野に応用されている.しかし,社会的クモ群最適化アルゴリズムはアルゴリズムの研究の初期段階にあるので,このアルゴリズムの収束速度と収束精度はさらに改善される必要がある。[方法]差分進化演算子を社会的クモ群最適化アルゴリズム(SSO-DM)に導入し,改良アルゴリズムを関数最適化問題に適用し,5つの標準試験関数を用いて差分進化演算子に基づく社会的クモ群最適化アルゴリズム(SSO-DM)の最適化性能を検証した。【結果】差分進化演算子は,社会的クモ群最適化アルゴリズムの収束速度と収束精度を強化した。[結論]本研究で提案したアルゴリズムは,正確な解を得ることができ,また,高速収束速度および高いアルゴリズム安定性を持つことが示された。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *最適化 ,  *アルゴリズム ,  高速度
準シソーラス用語： 関数最適化 ,  収束速度 ,  *最適アルゴリズム ,  *差分進化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： social-spider optimization algorithm ,  differential mutation operator ,  meta-heuristic optimization algorithm ,  functions optimization

分類 (2件)： システム最適化手法  (IA02050Z) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 差分進化 ,  演算子 ,  社会 ,  クモ ,  最適化アルゴリズム