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J-GLOBAL ID：201702284563485680   整理番号：17A1389487

二値PSO(粒子群最適化)の探査と利用能力をバランスさせるための時変伝達関数【Powered by NICT】

A time-varying transfer function for balancing the exploration and exploitation ability of a binary PSO

著者 (3件)： Islam Md. Jakirul (School of Science, RMIT University, Melbourne, Australia) ,  Li Xiaodong (School of Science, RMIT University, Melbourne, Australia) ,  Mei Yi (School of Engineering and Computer Science, Victoria University of Wellington, New Zealand)
資料名： Applied Soft Computing  (Applied Soft Computing)
巻： 59  ページ： 182-196  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： 多くの実世界問題は離散最適化問題のファミリーに属している。これらの問題の多くはNP困難と古典的な線形と凸最適化法を用いて効率的に解くことは困難である。添加では,これらの最適化タスクの計算上の困難は,決定変数の数の増加とともに急速に増加した。更なる困難も探索空間本質的に多モードと非凸であるに起因する可能性がある。このような場合,これら問題特性と良く対応できる有効な最適化方法を持つことが望ましい。二成分粒子群最適化(BPSO)は簡単で効果的な離散最適化手法である。元BPSOとその変異体は多くの古典的離散最適化問題を解くために使用されてきた。しかし,元のBPSOとその変異体は不適切な伝達関数の使用により,満足すべき結果を提供できないことが報告されている。より具体的には,これらの伝達関数は探索空間内の探索と利用の間の良いバランスをBPSOを提供し,それらの性能を制限することができなかった。この問題を克服するために,本論文では,BPSO,すなわちTV-BPSOにおける時変伝達関数を用いることを提案する。TV-BPSOの探索挙動を理解するために,その探索と活用能力の系統的解析を行った。著者らの実験結果は,TV-BPSOは低次元と高次元古典的な0 1ナップサック問題だけでなく,200部材トラス問題に関する既存BPSO変異体よりも優れており,TV-BPSOは既存BPSO変異体と他のメタヒューリスティクスアルゴリズムよりも高次元組合せ問題に良くスケールすることができることを示唆した。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： 最適化問題 ,  *最適化 ,  多モード ,  NP困難 ,  組合せ問題 ,  凸形 ,  線形性 ,  高次元 ,  *伝達関数 ,  最適化手法 ,  ナップサック問題
準シソーラス用語： 探索空間 ,  凸最適化 ,  離散最適化 ,  *粒子群最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 離散最適化問題 ,  二値粒子群最適化 ,  伝達関数 ,  0 1ナップサック問題 ,  トラス最適化問題

分類 (2件)： その他のオペレーションズリサーチの手法  (KA03070E) ,  計算理論  (JB02000A)

タイトルに関連する用語 (7件)： 二値 ,  PSO ,  粒子群最適化 ,  探査 ,  能力 ,  バランス ,  伝達関数