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J-GLOBAL ID：201702241348990943   整理番号：17A1924895

領域分割の適応変異粒子群アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Regional-Segmentation Self-Adapting Variation Particle Swarm Optimization

著者 (5件)： Chen Kansong (湖北大学計算机与信息工程学院物聯网工程研究所,湖北武漢 430062;黄岡師范学院電子信息学院,湖北黄岡 438000) ,  Ruan Yulong (湖北大学計算机与信息工程学院物聯网工程研究所,湖北武漢,430062) ,  Dai Lei (湖北大学計算机与信息工程学院物聯网工程研究所,湖北武漢,430062) ,  Lan Zhigao (黄岡師范学院電子信息学院,湖北黄岡,438000) ,  Shao Jianshe (黄岡師范学院電子信息学院,湖北黄岡,438000)
資料名： Dianzi Xuebao  (Dianzi Xuebao)
巻： 45  号： 8  ページ： 1849-1855  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2504A  ISSN： 0372-2112  CODEN： TTHPAG  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： 粒子群最適化アルゴリズム(PSO)の収束性と多様性を改善するために,領域分割に基づく適応変異粒子群最適化(RSVPSO)を提案した。このアルゴリズムは,領域分割のアイデアを採用して,粒子間の情報交差を利用して,粒子探索空間を急速に縮小した。同時に、反復の後期において、適応変異戦略と結合し、粒子が局部の最適なトラップを飛び出す能力を高め、粒子の多様性を増強し、最適化の目的を達成する。提案したアルゴリズムを8つのテスト関数に適用し,エリート免疫クローン選択の共同進化粒子群最適化アルゴリズムと比較して,結果は,新しいアルゴリズムが収束速度,探索精度,および最適化効率において大いに改善されることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *セグメンテーション ,  高速度 ,  *アルゴリズム ,  最適化
準シソーラス用語： 収束速度 ,  クローン選択 ,  探索空間 ,  *粒子群最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： regional-segmentation ,  information cross ,  self-adapting variation ,  diversity

分類 (2件)： 配電(事業者側)  (NB05040R) ,  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 (3件)： 領域分割 ,  適応変異 ,  粒子群アルゴリズム