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J-GLOBAL ID：201702281295812729   整理番号：17A1254030

動的最適化問題のためのハイブリッド化変化検出法【Powered by NICT】

Hybridizing change detection schemes for dynamic optimization problems

著者 (3件)： Altin Lokman (Marmara University, Computer Engineering Department, Kadikoy, 34722, Istanbul, Turkey) ,  Topcuoglu Haluk Rahmi (Marmara University, Computer Engineering Department, Kadikoy, 34722, Istanbul, Turkey) ,  Ermis Murat (National Defense University, 34149, Yesilyurt, Istanbul, Turkey)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CEC  ページ： 2086-2093  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： 景観の変化が発生してからの時間のポイントの検出文献に示された進化的動的最適化手法の数に重要な役割を果たすことができる。変化検出のための二種の一般的な方法は,人口ベース方式とセンサをベースとした方式である。前者は統計的仮説検定,二つの連続した個体群が異なる分布に由来するかどうかチェック周期を必要とする。一方,後者は一組のセンサの再評価を利用し,探索過程を通して。集団ベース変化検出器は偽陽性を引き起こす可能性があるとセンサをベースとした検出器は,適応度関数の変化と騒音の区別が不足している可能性がある。本論文では,変化検出法の限界を克服し,移動ピークベンチマーク(MPB)を用いてそれを確認するためにハイブリッド法を提案した。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： 仮説検定 ,  個体群 ,  騒音 ,  *センサ ,  検出器
準シソーラス用語： ハイブリッド法 ,  適応度関数 ,  誤検出 ,  再評価 ,  *変化検出 ,  *動的最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 動的最適化 ,  問題 ,  ハイブリッド化 ,  検出法