文献

J-GLOBAL ID：201702255715575414   整理番号：17A1347644

連続最適化問題のためのソーティングクロスオーバ速度による適応微分進化【Powered by NICT】

Adaptive Differential Evolution With Sorting Crossover Rate for Continuous Optimization Problems

著者 (4件)： Zhou Yin-Zhi (State Key Laboratory of Digital Manufacturing Equipment and Technology, School of Mechanical Science and Engineering, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, China) ,  Yi Wen-Chao (State Key Laboratory of Digital Manufacturing Equipment and Technology, School of Mechanical Science and Engineering, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, China) ,  Gao Liang (State Key Laboratory of Digital Manufacturing Equipment and Technology, School of Mechanical Science and Engineering, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, China) ,  Li Xin-Yu (State Key Laboratory of Digital Manufacturing Equipment and Technology, School of Mechanical Science and Engineering, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, China)
資料名： IEEE Transactions on Cybernetics  (IEEE Transactions on Cybernetics)
巻： 47  号： 9  ページ： 2742-2753  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0791A  ISSN： 2168-2267  CODEN： ITCEB8  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 微分進化(DE)が最良の進化的アルゴリズム(EA)の一つである。その性能を改善する努力が大きな研究留意点,適応DE(JADE)などを受けている。JADEの性能を改善する可能性があることを側面に解析に基づいて,筆者らはソーティング交差率(CR)で修飾したJADE版を導入した。JADEでは,CR値は平均値とGauss分布に基づいて生成した。提案したアルゴリズムでは,より小さなCR値は,より良い適応度の個々に帰属した。,より良い適応度値を有する,個体の成分は,より高い可能性のある子孫に現れた。さらに,より良好な最終反復から発生した子孫は,より良いスキームを有することが予想される,これらのスキームは次の子孫に保存されている。この修正版は,CR選別(JADE_sort)を用いたJADEアルゴリズムと呼ばれる。実験はいくつかの優れたアルゴリズムJADE_sortの有効性を示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *ソーティング ,  正規分布
準シソーラス用語： 適応度 ,  JADE ,  進化的アルゴリズム ,  *微分進化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 最適化問題 ,  適応 ,  微分進化