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J-GLOBAL ID：201702248479832155   整理番号：17A0473819

サメアルゴリズムアプローチを利用したダムと貯水池操作に基づくモデル最適化【Powered by NICT】

Optimizing dam and reservoirs operation based model utilizing shark algorithm approach

著者 (5件)： Ehteram Mohammed (Department of Water Engineering and Hydraulic Structures, Faculty of Civil Engineering, Semnan University, Semnan, Iran) ,  Karami Hojat (Department of Water Engineering and Hydraulic Structures, Faculty of Civil Engineering, Semnan University, Semnan, Iran) ,  Mousavi Sayed-Farhad (Department of Water Engineering and Hydraulic Structures, Faculty of Civil Engineering, Semnan University, Semnan, Iran) ,  El-Shafie Ahmed (Department of Civil Engineering, Faculty of Engineering, University Malaya, Malaysia) ,  Amini Zahra (Department of Civil Engineering, Faculty of Engineering, University Technology Malaysia, Kuala Lumpur, Malaysia)
資料名： Knowledge-Based Systems  (Knowledge-Based Systems)
巻： 122  ページ： 26-38  発行年： 2017年 
JST資料番号： T0426A  ISSN： 0950-7051  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 計算知能(CI)は,種々の刺激的な源から,多くの新しいアルゴリズムは,過去10年間に開発した高速進化する分野である。それにもかかわらず,それらの多くは,様々な研究方向中に分散している,その真の可能性はまだ完全には利用できない。は異なる工学的最適化問題におけるこれらの方法の可能性を検討する必要がある。事実,サメアルゴリズムはランダム生成した可能性のある解決策の最初の開始である確率的探索最適化アルゴリズムである,相互作用的に最適の探索を行う。は本質的に確率的システムであるような方法である貯水池システムのシステムの特徴に適している。本論文では,貯水池操作のための最適化アルゴリズムとして検討されているサメアルゴリズムの可能性の研究。実単一貯水池と貯水池最適操作はサメアルゴリズムを用いて行ったことを達成するために。多くの性能指標を提案したサメアルゴリズムと他の既存の最適化アルゴリズム,すなわち,遺伝的アルゴリズム(GA)と粒子群最適化(PSO)を利用した各事例研究のために測定した。結果は,提案したサメアルゴリズムが他のアルゴリズムに優れており,高い信頼性指標と脆弱性指標を達成したことを示した。さらに,サメアルゴリズムにおける標準偏差と変動係数は他の二つのアルゴリズム,これはその優位性を示し以下であった。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *貯水池 ,  *アルゴリズム ,  *貯水池操作 ,  標準偏差 ,  事例研究 ,  *最適化 ,  変動係数 ,  最適化問題 ,  人工知能 ,  遺伝的アルゴリズム
準シソーラス用語： 脆弱性 ,  信頼性指標 ,  粒子群最適化 ,  性能指標 ,  最適アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： サメアルゴリズム ,  複数貯水池システム ,  遺伝的アルゴリズム ,  パーティクルスワームアルゴリズム

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： ダム ,  貯水池操作 ,  モデル ,  最適化