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J-GLOBAL ID：201702236031620699   整理番号：17A1528237

新しいショウジョウバエ最適化アルゴリズムの研究【JST・京大機械翻訳】

Research on new fruit fly optimization algorithm

著者 (3件)： Zhu Zhitong (安徽大学 計算智能与信号処理重点実験室,合肥,230039) ,  Guo Xing (安徽大学 計算智能与信号処理重点実験室,合肥 230039;安徽大学 計算机科学与技術学院,合肥 230601) ,  Li Wei (安徽大学 計算智能与信号処理重点実験室,合肥 230039;安徽大学 計算机科学与技術学院,合肥 230601)
資料名： Jisuanji Gongcheng yu Yingyong  (Jisuanji Gongcheng yu Yingyong)
巻： 53  号： 6  ページ： 40-45,59  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2533A  ISSN： 1002-8331  CODEN： JGYYAT  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： 伝統的なショウジョウバエ最適化アルゴリズム(FOA)は低い最適化精度と容易な局所最小点に陥る欠点があるため,異なる飛行半径を持つグループ探索戦略を提案し,探索範囲内のショウジョウバエの個体群多様性を大きく増加させた。同時に、ショウジョウバエ個体の飛行距離と方向のステップ関数の上で、異なるショウジョウバエ群に対して異なる関数を導入し、この関数は周期振動の性質を持ち、ショウジョウバエ群が局部最小点に陥ることを避けることができ、最適解を求めることができない。8つの試験関数に対するシミュレーション実験により,これらの戦略が,探索精度,収束速度,および安定性を効果的に改善できることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *最適化 ,  シミュレーション ,  *ショウジョウバエ ,  個体群
準シソーラス用語： 収束速度 ,  最適解 ,  ステップ関数 ,  探索戦略 ,  *最適アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： intelligent computing ,  fruit flies algorithm ,  group search strategy ,  nonlinear function

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  システム最適化手法  (IA02050Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： ショウジョウバエ ,  最適化アルゴリズム ,  研究