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J-GLOBAL ID：201702254530834459   整理番号：17A1841860

逆学習に基づく自己適応α制約ウイルス個体群探索アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Self-adaptive a-constrained Virus Colony Search Algorithm Using Opposition-based Learning

著者 (6件)： Li Mudong (空軍工程大学航空航天工程学院,陜西西安710038;復雑航空系統倣真重点実験室,北京100076) ,  Zhao Hui (空軍工程大学航空航天工程学院,陜西西安,710038) ,  Wu Lirong (復雑航空系統倣真重点実験室,北京,100076) ,  Chen Chao (復雑航空系統倣真重点実験室,北京,100076) ,  Li Jianxun (復雑航空系統倣真重点実験室,北京,100076) ,  Han Bo (95994部隊,甘粛酒泉,735006)
資料名： Sichuan Daxue Xuebao. Gongchengkexueban  (Sichuan Daxue Xuebao. Gongchengkexueban)
巻： 49  号： 3  ページ： 144-152  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2596A  ISSN： 1009-3087  CODEN： SXGKFI  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： 制約最適化問題を解く能力を改善するために,本論文は,新しい拘束ウイルス個体群探索アルゴリズムを提案した。まず第一に,適応可能なα-level比較戦略を提案して,実行可能な個人と実行不可能な個人の有効な情報を,アルゴリズムの種々の段階で完全に利用した。次に,最適化問題の収束速度と探索精度をさらに改善するために,逆伝播機構に基づく探索方程式を提案して,母集団多様性を改善して,グローバル収束を加速した。CEC2006における13の制約最適化関数に関するシミュレーション結果は,提案したアルゴリズムが,探索精度,収束速度,および安定性に関して,より良い性能を有することを示した。提案したアルゴリズムは,aSimplexアルゴリズム,粒子群遺伝的アルゴリズム,クロスオーバ人工ハチ群最適化アルゴリズム,および改良型差分進化アルゴリズムと比較して,明らかに優位性を持っている。同時に,このアルゴリズムをUAVのリアルタイム経路計画の制約最適化問題に適用し,シミュレーションと実験により,改良した差分進化アルゴリズムを用いてこの問題を解く方法を比較し,提案したアルゴリズムが計画効率,回避脅威などの面で優れていることを証明した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *個体群 ,  *アルゴリズム ,  経路探索 ,  母集団 ,  シミュレーション ,  *学習 ,  遺伝的アルゴリズム ,  最適化問題 ,  最適化 ,  制約付最適化問題
準シソーラス用語： 差分進化アルゴリズム ,  最適アルゴリズム ,  収束速度 ,  *探索アルゴリズム ,  *自己適応 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： virus colony search algorithm (VCS) ,  constrained optimization ,  self-adaptive α-level comparison strategy ,  opposition-based learning ,  UAVs cooperative path planning

分類 (2件)： その他のオペレーションズリサーチの手法  (KA03070E) ,  数理計画法  (KA03030M)

タイトルに関連する用語 (6件)： 学習 ,  自己適応 ,  制約 ,  ウイルス ,  個体群 ,  探索アルゴリズム