文献

J-GLOBAL ID：201702284121551112   整理番号：17A1400494

島モデル遺伝的アルゴリズムのための局在化戦略の性能解析【Powered by NICT】

Performance analysis of localization strategy for island model genetic algorithm

著者 (2件)： Gozali Alfian Akbar (Graduate School of IPS, Waseda University, Wakamatsu-ku, Fukuoka 808-0135 Japan) ,  Fujimura Shigeru (Graduate School of IPS, Waseda University, Wakamatsu-ku, Fukuoka 808-0135 Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： SNPD  ページ： 327-332  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： 遺伝的アルゴリズム(GA)は,多くの最適化問題を解くための標準解決策の1つである。症例を解くために用いるGA型の一つは,島モデルGA(IMGA)である。局在化戦略は,その多様性をより良好に保持するにIMGAの新しい特徴である。以前の研究では,局在化戦略はほぼ完全に3SAT問題を行うことができる。本研究では,提案した特徴は,実パラメータ単一目的計算的に高価な最適化問題を解くことを目的としている。事前知識を持つ以前の研究における問題と二成分は,計算的に高価な最適化は,任意の事前知見と浮遊型問題を持っていない。,局在化戦略とそのGAコアを適応させなければならない。本研究の主な目的は,IMGAの性能に対する局在化戦略をさらに解析することである。実験は新しい特徴は,新たなニーズに合致する様修飾に成功したことを示した。IMGAに対する局在化戦略は,すべての計算上に不経済な関数を解決できる。さらに,この新しい特徴はIMGAは他の電流ソルバ間の達する前比0.47となるであろう。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： 最適化 ,  *性能分析 ,  浮遊 ,  *遺伝的アルゴリズム ,  最適化問題 ,  電流
準シソーラス用語： ソルバ ,  事前知識 ,  *局在化 ,  *島モデル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： システム最適化手法  (IA02050Z) ,  その他のオペレーションズリサーチの手法  (KA03070E)

タイトルに関連する用語 (5件)： 島モデル ,  遺伝的アルゴリズム ,  局在化 ,  戦略 ,  性能解析