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J-GLOBAL ID：201702258024570564   整理番号：17A1549351

制約付き最適化問題を解くための減少探索空間機構【Powered by NICT】

Reduced search space mechanism for solving constrained optimization problems

著者 (3件)： Sallam Karam M. (School of Engineering and Information Technology, University of New South Wales, Canberra, Australia) ,  Sarker Ruhul A. (School of Engineering and Information Technology, University of New South Wales, Canberra, Australia) ,  Essam Daryl L. (School of Engineering and Information Technology, University of New South Wales, Canberra, Australia)
資料名： Engineering Applications of Artificial Intelligence  (Engineering Applications of Artificial Intelligence)
巻： 65  ページ： 147-158  発行年： 2017年 
JST資料番号： T0797A  ISSN： 0952-1976  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： 過去数十年にわたり,かなりの数の進化的アルゴリズム(EA)は,制約付き最適化問題(COP)を解くために提案されている。大部分これらの問題の最適解は実現可能空間の境界上に存在するとして,境界周辺の探索過程に焦点を当てることを目的とした。本論文では,縮小された探索スペース(R2S)と呼ばれる新しい概念を導入した。プロセスでは,最初に,現在の解に基づき,活性制約を同定し,それらの制約境界周辺のR2Sを定義した。しかし,探索は全R2Sまたはそれの一部で行われるかもしれない。この概念の影響を判断するために,多数の最先端アルゴリズムとを導入した,のベンチマークテスト関数三セット,すなわち,IEEE CEC2006からとった24個の試験機能,IEEE CEC2010と10テスト関数IEEE CEC2011から採取したから採取した10Dと30Dと18テスト関数上でテストした包括的にた。結果は,この提案した機構は,最新のアルゴリズムの性能を大幅に改善することを示した。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： IEEE ,  *最適化問題 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： ベンチマークテスト ,  最先端 ,  最適解 ,  進化的アルゴリズム ,  *探索空間 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 制約付き最適化問題 ,  進化的アルゴリズム ,  微分進化 ,  境界探索 ,  縮小探索空間

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (2件)： 制約付き最適化問題 ,  探索空間