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J-GLOBAL ID：201702232906472456   整理番号：17A0914848

最適化問題のための遺伝的アルゴリズムの改良【Powered by NICT】

An improvement of genetic algorithm for optimization problem

著者 (2件)： Pravesjit Sakkayaphop (Faculty of Information and Communication Technology, University of Phayao, Thailand) ,  Kantawong Krittika (Faculty of Information and Communication Technology, University of Phayao, Thailand)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICDAMT  ページ： 226-229  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： 本論文では,最適化問題のための遺伝的アルゴリズムの改良を提案した。本研究では,Gauss関数を伝統的な交差と突然変異の代わりに交差および突然変異演算子に適用した。アルゴリズムを五つのベンチマーク問題で試験し,自然にヒントを得たと自己適応DEアルゴリズム,従来の微分進化(DE)アルゴリズム,JDE自己適応アルゴリズムとハイブリッドコウモリアルゴリズムと比較した。計算結果は,提案したアルゴリズムが全ての機能のための最適解を生成することができることを示した。他の四つのアルゴリズムと比較して,提案したアルゴリズムは,最良の結果を提供した。所見は,このアルゴリズムがこの方向で改善されるべきであることを証明した。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： 突然変異 ,  *最適化問題 ,  *遺伝的アルゴリズム ,  *アルゴリズム ,  ベンチマーク
準シソーラス用語： 最適解 ,  適応アルゴリズム ,  微分進化 ,  自己適応 ,  突然変異演算子 ,  Gauss関数 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (2件)： 最適化問題 ,  遺伝的アルゴリズム