文献

J-GLOBAL ID：201702274282201877   整理番号：17A1394224

エンジニアリング最適化問題のための調和探索を用いたハイブリッド教育-学習に基づく最適化【Powered by NICT】

Hybrid teaching-learning based optimization with harmony search for engineering optimization problems

著者 (5件)： Ouyang Haibin (School of Mechanical and Electric Engineering, Guangzhou University, Guangzhou, 510006, China) ,  Ma Ge (School of Mechanical and Electric Engineering, Guangzhou University, Guangzhou, 510006, China) ,  Liu Guiyun (School of Mechanical and Electric Engineering, Guangzhou University, Guangzhou, 510006, China) ,  Li Zhifu (School of Mechanical and Electric Engineering, Guangzhou University, Guangzhou, 510006, China) ,  Zhong Xiaojing (School of Mechanical and Electric Engineering, Guangzhou University, Guangzhou, 510006, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CCC  ページ： 2714-2717  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： 教授-学習ベース最適化アルゴリズムの性能を改善するために,ハイブリッド教授-学習ベース最適化アルゴリズムを本論文で提示した。ハイブリッド手法は,調和探索アルゴリズムと教育学習ベース最適化アルゴリズムの強さと結合して,大域的探索能及び局所性利用cababillityを増すことを目指すべきである。さらに,学習効率を向上させるための学習相で使用されている新しい学習動作。いくつかの古典的施工事例は,提案したアルゴリズムの性能を評価するために選択した。結果は,提案したアルゴリズムは,TLBOといくつかの他の有望なアプローチよりも優れていることを明らかにした。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： *学習 ,  局所性 ,  *最適化 ,  アルゴリズム ,  *教育
準シソーラス用語： 学習効率 ,  探索アルゴリズム ,  最適アルゴリズム ,  *設計最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (7件)： エンジニアリング ,  最適化問題 ,  調和 ,  探索 ,  教育 ,  学習 ,  最適化