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J-GLOBAL ID：201702240995306183   整理番号：17A0258348

適応マルチ戦略差分進化アルゴリズムとその応用【JST・京大機械翻訳】

A self-adaptive differential evolution algorithm with multiple strategies and its application

著者 (3件)： Xu Bin (School of Mechanical Engineering, Shanghai University of Engineering Science) ,  Tao Lili (College of Engineering, Shanghai Second Polytechnic University) ,  Cheng Wushan (School of Mechanical Engineering, Shanghai University of Engineering Science)
資料名： Huagong Xuebao  (Huagong Xuebao)
巻： 67  号： 12  ページ： 5190-5198  発行年： 2016年 
JST資料番号： E0215B  ISSN： 0438-1157  CODEN： HUKHAI  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： 差分進化アルゴリズムが固定パラメータ設定のために早熟または局所最適に陥る問題を解決するために,適応マルチ戦略差分進化アルゴリズム(SMDE)を提案した。この方法は,基本的差分進化をフレームワークとして,まず第一に,突然変異戦略候補集合,一つのスケーリング因子候補集合,および交差パラメータ候補集合を導入して,次に,検索プロセスにおける過去の検索情報に基づく。適応進化は,次の進化戦略における適切な突然変異戦略と制御パラメータを設定するために,それぞれの個体群における適切な突然変異戦略と制御パラメータを選択した。10個の標準テスト関数を最適化し,他のアルゴリズムと比較し,実験結果は,SMDEがより良い検索精度とより速い収束速度を持つことを示した。SMDEを化学プロセスの動的システムの不確定パラメータ推定問題に適用し,実験結果は,このアルゴリズムが実際の工学最適化問題を処理することができることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 不確実性 ,  個体群 ,  パラメータ推定 ,  最適化 ,  化学プロセス ,  最適化問題 ,  *アルゴリズム ,  突然変異 ,  動的系 ,  収束速度 ,  制御パラメータ ,  進化戦略 ,  適応進化 ,  *差分進化アルゴリズム ,  *微分進化 ,  改変
準シソーラス用語： *差分進化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： differential evolution algorithm ,  self-adaptive ,  multiple strategies ,  dynamic system ,  parameter estimation

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 適応 ,  マルチ ,  戦略 ,  差分進化アルゴリズム ,  応用