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J-GLOBAL ID：201702255146861183   整理番号：17A1431745

マルチモーダル最適化のための最近接法によるニッチGSA法【Powered by NICT】

A niche GSA method with nearest neighbor scheme for multimodal optimization

著者 (3件)： Haghbayan Pourya (Department of Electrical Engineering, Shahid Bahonar University of Kerman, P.O. Box 76169-133, Kerman, Iran) ,  Nezamabadi-pour Hossein (Department of Electrical Engineering, Shahid Bahonar University of Kerman, P.O. Box 76169-133, Kerman, Iran) ,  Kamyab Shima (Department of Electrical Engineering, Shahid Bahonar University of Kerman, P.O. Box 76169-133, Kerman, Iran)
資料名： Swarm and Evolutionary Computation  (Swarm and Evolutionary Computation)
巻： 35  ページ： 78-92  発行年： 2017年 
JST資料番号： W3213A  ISSN： 2210-6502  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： 本論文では,重力探索アルゴリズム(GSA)に基づく新しいニッチング法は,種は,最近傍(NN)法に基づく個体群(群)内に形成される提案した。,個体群内の任意対溶液の間の対比較を必要とせずに,丘谷アルゴリズムを用いて個体群内ニッチを検出する方法を示唆した。提案したニッチング法の開発能力を改善するために,ほぼ同数部材のを強いられることをこのように形成された種が平衡した。この機構は,種が群における多様性保存を介してより最適値を探索することを可能にする。いくつかのマルチモーダルベンチマーク関数を用いての実験結果は,よく知られた既存のニッチング法と比較して提案したニッチング方式の有効性を確認した。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： 重力 ,  個体群 ,  *最適化 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 最適値 ,  探索アルゴリズム ,  *ニッチ ,  *マルチモーダル最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 多モード最適化 ,  群知能 ,  重力探索アルゴリズム ,  最近接法 ,  ヒル谷アルゴリズム

分類 (3件)： その他のオペレーションズリサーチの手法  (KA03070E) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (2件)： マルチモーダル最適化 ,  ニッチ