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J-GLOBAL ID：201702217677342342   整理番号：17A1350142

局所利用に基づく重力探索アルゴリズム【Powered by NICT】

A Local Exploitation Based Gravitational search algorithm

著者 (3件)： Rawal Pragya (Rajasthan Technical University, Kota, India) ,  Sharma Harish (Rajasthan Technical University, Kota, India) ,  Sharma Nirmala (Rajasthan Technical University, Kota, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： Comptelix  ページ： 573-579  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 重力探索アルゴリズム(GSA)は,群知能最適化手法,重力とNewtonの運動法則に基づいて分類される。GSAでは,溶液調査プロセスは速度,溶液のステップサイズを決定する加速の要素であるに依存していた。この成分のために,大域的探索プロセスは大域的最適をスキップできる可能性がある。,この状況を避けるために,この論文では,局所利用に基づく重力探索アルゴリズム(LEGSA)を提案した,そこでは重力場の形で表現された加速とそれを反復的に減少させた。このため,溶液は探索空間におけるより望ましい利用に動機づけられた。二制御パラメータ,Kbestと重力定数も改質され,探索能力と探査能力の間の適切なバランスを与えた。提案LEGSAは16種類のベンチマーク関数について検討した。局所利用に基づくGSA(LEGSA)は,伝統的な重力探索アルゴリズム(GSA)と生物地理学に基づく最適化(BBO)アルゴリズムと比較して明らかな利点を持っている。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 最適化手法 ,  *アルゴリズム ,  重力場 ,  ベンチマーク ,  *重力 ,  最適化 ,  重力定数
準シソーラス用語： 生物地理学 ,  制御パラメータ ,  探索空間 ,  ステップサイズ ,  群知能 ,  *探索アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  その他のオペレーションズリサーチの手法  (KA03070E) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (2件)： 重力 ,  探索アルゴリズム