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J-GLOBAL ID：201702288888700588   整理番号：17A1400445

大域的最適化問題のための移動動作を用いた重み付き距離ハイイロオオカミ最適化【Powered by NICT】

Weighted distance grey wolf optimization with immigration operation for global optimization problems

著者 (3件)： Jitkongchuen Duangjai (College of Innovative Technology and Engineering, Dhurakij Pundit University, Bangkok, Thailand) ,  Sukpongthai Warattha (College of Innovative Technology and Engineering, Dhurakij Pundit University, Bangkok, Thailand) ,  Thammano Arit (Faculty of Information Technology, King Mongkut’s Institute of Technology Ladkrabang, Bangkok, Thailand)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： SNPD  ページ： 5-9  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： 提案したアルゴリズムは重み付き距離と移動演算を用いた灰色オオカミ最適化性能を改善するための解を提示した。重量距離はオメガオオカミ移動が各リーダーの適応度値から定義される(アルファ,ベータ及びデルタ)に使用されている。伝統的な灰色オオカミアルゴリズムは一回だけのパックを持ち,局所最適値にトラップする機会を持つ提案アルゴリズムにおけるオオカミはパックを持ち,それらの間の移動した。パックの量はあらかじめ定義よりも持つ場合いくつかのパックを除去するであろう。実験結果は,九つの良く知られたベンチマーク関数に対する伝統的な灰色オオカミオプティマイザ(GWO)アルゴリズム,粒子群最適化(PSO)と微分進化(DE)アルゴリズムとの比較により評価した。実験結果は,提案したアルゴリズムが複雑な最適化問題を解くための効率的にできることを示した。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 ,  *最適化問題 ,  アルゴリズム ,  ベンチマーク ,  演算
準シソーラス用語： 微分進化 ,  粒子群最適化 ,  最適値 ,  適応度 ,  *移動動作 ,  *大域的最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  数値計算  (JE02000J) ,  その他のオペレーションズリサーチの手法  (KA03070E) ,  システム最適化手法  (IA02050Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 大域的最適化 ,  問題 ,  移動動作 ,  最適化