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J-GLOBAL ID：201702280978813883   整理番号：17A1337450

いくつかの制約付き最適化アルゴリズムを用いて,「スイッチ」プロセスを含む条件付き非線形最適摂動の比較を解くことにより,最適解を得ることができた。【JST・京大機械翻訳】

A comparison study of several constrained optimization algorithms for capturing conditional nonlinear optimal perturbations with ”on-off” switches

著者 (4件)： Zheng Qin (解放軍理工大学理学院,江蘇南京,211101) ,  Ye Feihui (遼寧大連93392部隊,遼寧大連,116103) ,  Sha Jianxin (江蘇蘇州94906部隊,江蘇蘇州,215157) ,  Li Nenghai (遼寧大連93392部隊,遼寧大連,116103)
資料名： Daqi Kexue Xuebao  (Daqi Kexue Xuebao)
巻： 40  号： 2  ページ： 273-279  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2666A  ISSN： 1674-7097  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： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 条件付き非線形最適摂動(CNOP)の制約最適化問題を解くために,非線形最適摂動(CNOP)問題を解いた。一般的に,随伴モデルに基づく勾配情報を提供する制約最適化アルゴリズム(ADJ)を用いて解を求めた。最適化問題が不連続な「スイッチ」プロセスに関わる場合、従来の最適化アルゴリズムの最適化能力は大きな影響を受ける。近年、遺伝的アルゴリズム(Genetic Algorithm,GA)は非平滑最適化問題におけるロバスト性により注目されているが、GAの性能は最適化問題だけではなく、遺伝演算子の配置にも依存している。本論文では、新しい制約GA(GA1)をCNOPを解くために用い、GA1、ADJ及び異なる遺伝演算子配置を持つ制約GA(GA2)による“スイッチ”プロセスを含むCNOPを解いた時の性能を比較した。数値実験結果により、GA1とGA2の大域的最適化能力はADJより明らかに優れており、後者は局部最適に陥りやすいことが分かった。異なる初期値(異なる初期個体群)に対して、GA1で解いたCNOPは比較的に一致した空間構造を保つことができ、ADJが解いたCNOPは明らかな二種類の構造を示し、一つは大域CNOPで、一つは局部CNOPである。異なる遺伝的戦略の最適化結果に対する影響を検証することにより、異なる最適化問題に対して、適切な遺伝戦略および適切なパラメータ設定を採用することが、より良い最適化結果を得る有効な方法であることが分かった。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *摂動 ,  最適化問題 ,  立体構造 ,  不連続性 ,  ロバスト性 ,  制約付最適化問題 ,  *最適化 ,  *スイッチ ,  遺伝 ,  個体群 ,  遺伝的アルゴリズム
準シソーラス用語： 大域的最適化 ,  数値実験 ,  *最適解 ,  *最適アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： genetic algorithm (GA) ,  conditional nonlinear optimal perturbation(CNOP) ,  ” on-off” switch

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： 制約 ,  最適化アルゴリズム ,  プロセス ,  非線形 ,  摂動 ,  最適解