文献

J-GLOBAL ID：201702261983896411   整理番号：17A1775298

テントカオスマッピングとLevy飛行に基づく改良されたオオカミの群れアルゴリズム【Powered by NICT】

Improved Wolf Pack Algorithm Based on Tent Chaotic Mapping and Levy Flight

著者 (2件)： Xiu Zeng ,  Zhen-Hua Wei
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICRIS  ページ： 165-169  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： Wolfパックアルゴリズムは群知能アルゴリズム,収束速度と目的関数精度を解くための利点の一つである。しかしはまだ欠乏:遅い収束速度,局所極値に陥りやすい存在し,探索精度は理想的ではないなど。本論文では,テントカオスマッピング戦略を用いて人口分布をより均一にすることである。Levy飛行特性を用いたオオカミの探索戦略,アルゴリズムは収束過程における局所最適をスキップとウルフパックアルゴリズムの検索精度を向上させることができるを改善した。類似アルゴリズム(リーダー戦略(LWCA)と改善された探索戦略(MWPA)に基づくWolfパックアルゴリズムに基づくWolfコロニーアルゴリズム)を比較することにより,6--複合体標準関数の実験結果は,TLWPAアルゴリズムが高い収束速度と高い精度を持つことを示した。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： 人口分布 ,  目的関数 ,  *アルゴリズム ,  複合体
準シソーラス用語： 検索精度 ,  探索戦略 ,  収束速度 ,  群知能 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 飛行 ,  オオカミ ,  群れ ,  アルゴリズム