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J-GLOBAL ID：201702234817251585   整理番号：17A1586606

Gauss変異とPowell法を組み合わせた花受粉最適化アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Flower Pollination Algorithm Combination with Gauss Mutation and Powell Search Method

著者 (4件)： Xiao Huihui (江西財経大学 信息管理学院,南昌 330013;河池学院 計算机与信息工程学院,广西 宜州 546300) ,  Wan Changxuan (江西財経大学 信息管理学院,南昌,330013) ,  Duan Yanming (河池学院 計算机与信息工程学院,广西 宜州,546300) ,  Yu Cong (江西財経大学 信息管理学院,南昌,330013)
資料名： Jisuanji Kexue Yutansuo  (Jisuanji Kexue Yutansuo)
巻： 11  号： 3  ページ： 478-490  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2939A  ISSN： 1673-9418  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： 花の受粉アルゴリズム(Flower pollination algorithm、FPA)は最近提案された新しい群知能最適化アルゴリズムであり、それは全体的な探索と局部探索のバランス性問題をよりよく解決し、かつパラメーターが少なく、実現しやすいなどの特徴がある。広範な応用と研究が得られたが、既存の研究はそのパラメータに対する研究が少なく、同時に、このアルゴリズムは進化後期の収束速度が遅く、局部の極小に陥りやすいなどの欠点があり、その応用範囲が制約されている。FPAアルゴリズムの全体的性能を改善するために,制御ステップサイズのスケーリング因子を修正した。ガウス変異とPowell法を花受粉アルゴリズムに組み込んだハイブリッドアルゴリズムGMPFPA(flower pollination algorithm combination with Gauss mutation and Powell search method)を提案した。改良型アルゴリズムは,最初に,グローバルな検索に対してGauss変異を使用して,母集団の多様性を強化して,グローバル検出能力を強化して,次に,局所最適化能力の強力なPowell法を導入して,その局所的開発能力を向上した。12の高次元古典的試験関数による実験結果は,改良アルゴリズムの有効性と優位性を示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *受粉 ,  *変異 ,  *アルゴリズム ,  高次元 ,  母集団
準シソーラス用語： ローカル最適化 ,  検出能 ,  ハイブリッドアルゴリズム ,  ステップサイズ ,  収束速度 ,  群知能 ,  *最適アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： Gauss mutation ,  flower pollination algorithm (FPA) ,  Powell method ,  optimum value ,  optimization ability

分類 (3件)： 計算理論  (JB02000A) ,  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)

タイトルに関連する用語 (4件)： 変異 ,  花 ,  受粉 ,  最適化アルゴリズム