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J-GLOBAL ID：201702285558491922   整理番号：17A1670074

差分進化とRBF応答曲面に基づくハイブリッド最適化アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

HYBRID OPTIMIZATION ALGORITHM BASED ON DIFFERENTIAL EVOLUTION AND RBF RESPONSE SURFACE

著者 (2件)： Deng Kaiwen (清華大学航天航空学院,北京,100084) ,  Chen Haixin (清華大学航天航空学院,北京,100084)
資料名： Lixue Xuebao  (Lixue Xuebao)
巻： 49  号： 2  ページ： 441-455  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2420A  ISSN： 0459-1879  CODEN： LHHPAE  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： 空力最適化のような高価な最適化問題に対して、差分進化とRBF応答面に基づくハイブリッド最適化アルゴリズムHSADEを提案し、この方法は差分進化アルゴリズムの強い大域最適化能力とRBF応答曲面法の高速局部探索能力を結合した。同時に,アルゴリズムの局所探索効率とグローバル最適化能力を効果的に改善することができた。各サブアルゴリズムにおける戦略と論理に対していくつかの改良を行い、ダブルセプシスに基づくコンテストとパラメータの適応などの改善策を提案した。HSADEのいくつかの典型的な例をテストし,NSGA-II,MOPSO,および多目的差分進化アルゴリズムを比較した。試験結果により,HSADEは,世代距離によって特性化される局所探索効率および超体積比によって特徴づけられるグローバル最適化能力の他のアルゴリズムよりも優れており,そして,上記のハイブリッド戦略およびアルゴリズムの改善の有効性を証明することができた。提案したアルゴリズムを,翼の最適化問題と二次元超音速ノズルの膨張面最適化問題に適用して,改良した差分進化アルゴリズムDEと他のハイブリッドアルゴリズムNANAGAと比較して,1000回の関数評価に基づくことを示した。HSADEは,他のアルゴリズムと比較して,翼の抗力を0.5countに減少させることができ,そして,HSADEによって得られた結果は,他の2つのアルゴリズムよりも良好であり,そして,本方法は,強い工学的応用価値を持った。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 応答曲面法 ,  最適化問題 ,  キャラクタリゼーション ,  二次元 ,  空気力学 ,  抗力 ,  体積率 ,  *アルゴリズム ,  *最適化 ,  近傍探索法
準シソーラス用語： ハイブリッドアルゴリズム ,  大域的最適化 ,  差分進化アルゴリズム ,  *ハイブリッド最適化アルゴリズム ,  *差分進化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： differential evolution ,  response surfaces ,  computational fluid dynamics ,  multiobjective optimization ,  opti-mization design

分類 (2件)： 数値計算  (JE02000J) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 差分進化 ,  RbF ,  応答 ,  曲面 ,  ハイブリッド最適化アルゴリズム