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J-GLOBAL ID：201702271521471027   整理番号：17A0352495

動的トポロジーを用いた改良型遺伝的アルゴリズム【Powered by NICT】

An improved genetic algorithm with dynamic topology

著者 (4件)： Cai Kaiquan (School of Electronic and Information Engineering, Beihang University) ,  Tang Yanwu (School of Electronic and Information Engineering, Beihang University) ,  Zhang Xuejun (School of Electronic and Information Engineering, Beihang University) ,  Guan Xiangmin (Department of General Aviation, Civil Aviation Management Institute of China)
資料名： Chinese Physics B  (Chinese Physics B)
巻： 25  号： 12  ページ： 128904-1-128904-7  発行年： 2016年 
JST資料番号： W1539A  ISSN： 1674-1056  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： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 遺伝的アルゴリズム(GA)は,個体の相互作用を介して探索空間における最適条件を見出すために自然にヒントを得た進化的アルゴリズムである。最近,研究者は相互作用トポロジーは進化的アルゴリズムの個体間の情報交換に重要な役割を果たすことを示した。本論文では,相互作用構造を表現するために採用された様々なネットワークトポロジーの効果を調べた。高密度トポロジーを有するGAは不満足な溶液で可能性が高い終わることが判明し,反対に,低密度トポロジーは収束を妨げることができる。動的トポロジー,DTGAと名付けた,トポロジー構造は,適応進化とともに動的に変化する改良されたGAを提案した。十五の良く知られたテスト関数で実行されたいくつかの実験は,DTGAは収束速度と最適品質のバランスを作るための他の試験GAより優れていることを示した。著者らの研究は,複雑なネットワークと計算知能の組み合わせで意味を持つ可能性がある。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 最適条件 ,  人工知能 ,  *遺伝的アルゴリズム ,  相互作用 ,  情報交換 ,  *位相幾何学 ,  示差熱重量分析 ,  ネットワーク ,  収束速度 ,  適応進化 ,  高密度 ,  ネットワークトポロジー ,  進化的アルゴリズム ,  *進化的計算
準シソーラス用語： 探索空間 ,  *改良型遺伝的アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (2件)： 複雑ネットワーク ,  遺伝的アルゴリズム動的トポロジー

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (2件)： トポロジー ,  改良型遺伝的アルゴリズム