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J-GLOBAL ID：201702291642630506   整理番号：17A1873724

適応個体群更新戦略の多目的粒子群アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Multi-objective particle swarm optimization algorithm using adaptive population updating strategy

著者 (4件)： Weng Liguo (南京信息工程大学 江蘇省大气環境与装備技術協同創新中心,南京,210044) ,  Wang Ji (南京信息工程大学 江蘇省大气環境与装備技術協同創新中心,南京,210044) ,  Xia Min (南京信息工程大学 江蘇省大气環境与装備技術協同創新中心,南京,210044) ,  Ji Zhuangzhuang (南京信息工程大学 江蘇省大气環境与装備技術協同創新中心,南京,210044)
資料名： Jisuanji Gongcheng yu Yingyong  (Jisuanji Gongcheng yu Yingyong)
号： 15  ページ： 181-186  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2533A  ISSN： 1002-8331  CODEN： JGYYAT  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： 粒子群の悪い局所探索能力を目的として,本論文は,適応可能な個体群更新戦略に基づく多目的粒子群最適化(PSO)アルゴリズムを提案した。このアルゴリズムでは,個体群の多様性測度と各粒子の適応度に従って,適応的に速度の重みを変えることにより,局所探索における個体群粒子の活性を改善し,局所探索能力を改善し,十分な大域探索能力を維持することができた。最後に,古典的な粒子群最適化アルゴリズムと速度線形減衰アルゴリズムと比較して,単一粒子最適化において,適応粒子群最適化アルゴリズムは,より良い最適位置を見つけることができた。多目的最適化において,適応粒子群最適化アルゴリズムは,パレート最適境界により速く収束することができた。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  *アルゴリズム ,  *個体群 ,  測度 ,  線形性 ,  近傍探索法
準シソーラス用語： Pareto最適 ,  多目的最適化 ,  単一粒子 ,  適応度 ,  多目的粒子群最適化 ,  *粒子群最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： particle swarm optimization ,  search capabilities ,  local optimal ,  adaptive strategy

分類 (2件)： システム最適化手法  (IA02050Z) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 適応 ,  個体群 ,  更新 ,  戦略 ,  粒子群アルゴリズム