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J-GLOBAL ID：201702284331931171   整理番号：17A1281795

シミュレーテッドアニーリング機構に基づく人工ハチ群アルゴリズムの構造損傷同定【JST・京大機械翻訳】

Damage identification using the simulated annealing and ABC algorithm

著者 (4件)： Zhou Zitan (中山大学工学院,广東广州,510275) ,  Liu Jike (中山大学工学院,广東广州,510275) ,  Lv Zhongrong (中山大学工学院,广東广州,510275) ,  Ding Zhenghao (中山大学工学院,广東广州,510275)
資料名： Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Sunyatseni  (Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Sunyatseni)
巻： 56  号： 2  ページ： 88-92  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1458A  ISSN： 0529-6579  CODEN： CHTHAJ  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： 人工ハチ群最適化アルゴリズムは,ミツバチの行動を模倣するために提案された群知能最適化アルゴリズムである。その主な特徴は、問題の解に対して優劣の比較を行うだけで、各人工ハチの個体の局部最適化行為を通じて、最終的に群体の中でグローバル最適値を突き出し、比較的早い収束速度を持つが、局部最適解に陥りやすい。この欠点を克服するために,シミュレーテッドアニーリング機構を改良した。それは,コロニー最適化の特性を保存するだけでなく,効果的に局所最適解を避けることができた。適切な収益率関数と温度降下関数を選択することにより、最適化問題を簡便に解決することができる。残留力ベクトルに基づく損傷同定の目的関数を構築することによって,改良人工ハチ群最適化アルゴリズムを用いて,構造損傷同定問題を効果的に解決することができた。トラスモデルの数値シミュレーションにより,提案したアルゴリズムは,従来のアルゴリズムと比較して,収束速度,認識精度,および雑音耐性能力を改善することができることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 雑音安定度 ,  最適化 ,  シミュレーション ,  最適化問題 ,  *シミュレーテッドアニーリング ,  ミツバチ ,  ベクトル ,  *アルゴリズム ,  目的関数
準シソーラス用語： 数値シミュレーション ,  局所最適解 ,  最適解 ,  収束速度 ,  群知能 ,  最適アルゴリズム ,  *損傷同定 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： ABC algorithm ,  simulated annealing ,  residual force vector ,  damage identification

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： シミュレーテッドアニーリング ,  人工 ,  ハチ ,  アルゴリズム ,  損傷同定