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J-GLOBAL ID：201702283238704684   整理番号：17A1717087

新しいハイブリッド粒子群とシミュレーテッドアニーリング確率的最適化法【Powered by NICT】

A new hybrid particle swarm and simulated annealing stochastic optimization method

著者 (2件)： Javidrad F. (Center for Postgraduate Studies, Aeronautical University of Science and Technology, Sought Mehrabad, Shamshiri st., 13846-73411 Tehran, Iran) ,  Nazari M. (Center for Postgraduate Studies, Aeronautical University of Science and Technology, Sought Mehrabad, Shamshiri st., 13846-73411 Tehran, Iran)
資料名： Applied Soft Computing  (Applied Soft Computing)
巻： 60  ページ： 634-654  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2175A  ISSN： 1568-4946  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： 新しいハイブリッド粒子スウォームと模擬アニーリング確率的最適化法を提案した。提案したハイブリッド手法は配列におけるPSOとSAの両方を用い,PSO(粒子群最適化)の良好な探索能力とSAの良好な局所探索特性の利点を統合したものである。数値シミュレーションを用いて本方法の近最適パラメータの選択を行った。このハイブリッド最適化技法の性能は,いろいろな寸法の三十のベンチマーク関数の最適化結果を比較して三基準を考慮した他の数値法で得られたものとで評価した。これらの基準は,安定性,成功したランの平均試行関数評価と成功と失敗の両方を考慮した全平均試行関数評価した。三部材トラスの必要な有効剛性特性と最小重量設計を有する積層複合材料の設計は各種最適化問題の提案したアルゴリズムの典型的な応用例として検討した。一般に,提案したハイブリッドPSO(粒子群最適化)SAアルゴリズムは他の進化的方法と比較してこれらの問題の解における改善された性能を実証した本研究の結果は,提案したアルゴリズムは信頼性があり,効果的に様々な最適化問題に用いることができることを示した。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： シミュレーション ,  ベンチマーク ,  近傍探索法 ,  アルゴリズム ,  トラス ,  最小重量設計 ,  *最適化 ,  信頼性 ,  *シミュレーテッドアニーリング ,  最適化問題
準シソーラス用語： 関数評価 ,  ハイブリッド最適化 ,  数値シミュレーション ,  粒子群最適化 ,  粒子スウォーム ,  *確率的最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 粒子群最適化(PSO) ,  シミュレーテッドアニーリング(SA) ,  大域的最適化 ,  Hybridization ,  積層複合材料

分類 (2件)： システム最適化手法  (IA02050Z) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 粒子群 ,  シミュレーテッドアニーリング ,  確率的最適化