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J-GLOBAL ID：201702256074925795   整理番号：17A0066185

学習履歴経験の粒子群最適化アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Particle Swarm Optimization Based on Learning the Historical Experience

著者 (4件)： Jin Yanxia (School of Computer Science and Control Engineering,North University of China) ,  Xue Jing (School of Computer Science and Control Engineering,North University of China) ,  Zhang Jianhua (School of Computer Science and Control Engineering,North University of China) ,  Han Xie (School of Computer Science and Control Engineering,North University of China)
資料名： Xiaoxing Weixing Jisuanji Xitong  (Xiaoxing Weixing Jisuanji Xitong)
巻： 37  号： 3  ページ： 572-575  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2136A  ISSN： 1000-1220  CODEN： XWJXEH  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： 基本粒子群最適化(PSO)アルゴリズムの遅い収束速度と局所最適化の問題を解決するために,大域的最適位置予測のための粒子群最適化アルゴリズムを提案する。このアルゴリズムは,基本的粒子群の各世代の探索更新に基づき,大域的最適位置を,逆予測学習戦略によって,進化的予測値と進化的経験を得て,次に,進化的経験的予測戦略によって,グローバル最適位置をさらに予測することができた。最後に,いくつかの基本的テスト関数の最適化結果を比較することによって,ALPSOアルゴリズムは短時間収束性を持ち,収束精度を向上させ,局所的極値に陥ることができず,工学的応用において実用的価値があることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *最適化 ,  *アルゴリズム
準シソーラス用語： 予測値 ,  位置予測 ,  収束速度 ,  *粒子群最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： particle swarm optimization algorithm ,  the global optimal position ,  anti-learning ,  evolutionary experience ,  prediction

分類 (2件)： 数理計画法  (KA03030M) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 学習履歴 ,  経験 ,  粒子群最適化アルゴリズム