抄録/ポイント:
抄録/ポイント
文献の概要を数百字程度の日本語でまとめたものです。
部分表示の続きは、JDreamⅢ(有料)でご覧頂けます。
J-GLOBALでは書誌(タイトル、著者名等)登載から半年以上経過後に表示されますが、医療系文献の場合はMyJ-GLOBALでのログインが必要です。
本論文では,複数の最大値と多重最小から成る多峰性関数最適化問題は改良された粒子群最適化(PSO)アルゴリズムを用いて解いた。提案方式では,元の集団は無作為に第一段階で二つの主要なグループに分割する必要がある。1群は多峰性関数の最大最適化に取り組むことで,他の方法は,関数最小最適化に焦点を当てた。第二段階では,関数最適同時にを求めるために各群はいくつかのサブグループに分割した。サブグループ間の関係はなく,各サブグループを個々に関数最適値の一つを求めることができる。を達成するために,各サブグループの最良の粒子情報を登録する必要がある。は提案した構造は,最良の粒子,単一大域最良粒子の数を含んでいることを意味している。大域最良粒子は各サブグループの最良の粒子による単純置換される第三段階はアルゴリズムの速度更新式を修正することである。提案方式では,マルチモーダル機能の複数の最大値と最小値は,おそらく別々におよび同時に解くことができる。最後に,多くの異なる種類の多峰性関数上の問題点が提示した方法の適用性,一つの最大と一つの極小,二最大値と二最小,複数の最大値と多重最小,不等式条件を持つ複雑な工学最適化問題を含むを明らかに説明した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】