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J-GLOBAL ID：201702274945598248   整理番号：17A1481360

新しい自己適応粒子群最適化アルゴリズムに基づく多目的最適化のためのフレームワーク【Powered by NICT】

A framework for multi-objective optimisation based on a new self-adaptive particle swarm optimisation algorithm

著者 (5件)： Tang Biwei (National Key Laboratory of Aerospace Flight Dynamics, School of Astronautics, Northwestern Polytechnical University, Xi’an Shaanxi 710072, China) ,  Zhu Zhanxia (National Key Laboratory of Aerospace Flight Dynamics, School of Astronautics, Northwestern Polytechnical University, Xi’an Shaanxi 710072, China) ,  Shin Hyo-Sang (School of Aerospace, Transport and Manufacturing, Cranfield University, Bedfordshore, MK43 OAL, UK) ,  Tsourdos Antonios (School of Aerospace, Transport and Manufacturing, Cranfield University, Bedfordshore, MK43 OAL, UK) ,  Luo Jianjun (National Key Laboratory of Aerospace Flight Dynamics, School of Astronautics, Northwestern Polytechnical University, Xi’an Shaanxi 710072, China)
資料名： Information Sciences  (Information Sciences)
巻： 420  ページ： 364-385  発行年： 2017年 
JST資料番号： D0636A  ISSN： 0020-0255  CODEN： ISIJBC  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： 本論文では,多目的最適化(MOO)のための粒子群最適化(PSO)に基づくフレームワークを開発した。開発の一環として,自己適応PSO(SAPSO社)と名付けた新しいPSO(粒子群最適化)法を最初に提案した。SAPSO社の収束は,得られたParetoフロントの品質を決定するので,本論文では,解析的にSAPSO社の収束を検討し,収束を保証するパラメータ選択原理を提供する。提案SAPSO社を活用して,この論文では,SAPSO社ベースMOOフレームワーク,SAMOPSOを設計する。良く分布したパレートフロントを得るために,ここではまた,非支配解を保持していることを外部リポジトリを設計した。次に,エリート保存アプローチを集積した,円形選別法を開発しMOOフレームワークにおける外部リポジトリを更新するために設計した。SAMOPSOフレームワークの性能を十二のベンチマークテスト関数と実世界MOO問題を通して検証した。厳密な検証のために,提案したフレームワークの性能を,四つのよく知られたMOOアルゴリズムのそれと比較した。シミュレーション結果は,提案したSAMOPSOは大部分の研究したケースのParetoフロントの品質に関してその競争者よりも優れていることを確認した。ノンパラメトリック比較結果は,提案した方法が12試験関数上の90%の信頼レベルで比較して四アルゴリズムよりも有意に良好であることを明らかにした。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： リポジトリ ,  シミュレーション ,  スクリーニング ,  ノンパラメトリック法 ,  品質 ,  *アルゴリズム
準シソーラス用語： ベンチマークテスト ,  パラメータ選択 ,  パレートフロント ,  *多目的最適化 ,  *粒子群最適化 ,  *自己適応 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 多目的最適化 ,  自己適応型パーティクルスワーム最適化 ,  パーティクルスワーム最適化の収束 ,  円形ソーティング法

分類 (4件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  システム最適化手法  (IA02050Z) ,  数理計画法  (KA03030M) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (4件)： 自己適応 ,  粒子群最適化アルゴリズム ,  多目的最適化 ,  フレームワーク