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J-GLOBAL ID：201802210736783811   整理番号：18A1945085

新しい適応技術による自己適応微分進化とES-SAGD回復プロセスの最適化への応用【JST・京大機械翻訳】

Self-adaptive differential evolution with a novel adaptation technique and its application to optimize ES-SAGD recovery process

著者 (2件)： Moussa Tamer M. (Department of Petroleum Engineering, King Fahd University of Petroleum and Minerals KFUPM, Dhahran 31261, Saudi Arabia) ,  Awotunde Abeeb A. (Department of Petroleum Engineering, King Fahd University of Petroleum and Minerals KFUPM, Dhahran 31261, Saudi Arabia)
資料名： Computers & Chemical Engineering  (Computers & Chemical Engineering)
巻： 118  ページ： 64-76  発行年： 2018年 
JST資料番号： H0199C  ISSN： 0098-1354  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： 微分進化(DE)アルゴリズムは多くの最適化問題において良好な性能を示した。しかし,その制御パラメータはその性能に大きく影響し,各特定の最適化問題に対する制御パラメータの最適値を決定するために多くの試行を必要とする。本論文では,解の質を改善し,計算コストを低減することにより収束速度を増加させるために,新しい適応技術を用いた自己適応DEを提案した。修正自己適応微分進化(MSaDE)と呼ばれる提案アプローチは,従来の自己適応微分進化(SaDE)アルゴリズムにおける試行ベクトルを生成するために用いられる戦略の新しい成功率指標を採用する。提案した方法を22のベンチマーク問題と拡張溶媒蒸気支援重力排水(ES-SAGD)回収プロセスで試験した。結果は,自己適応DEアルゴリズムの開発と探査能力において,著しいスピードアップが達成されることを示した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ベクトル ,  アルゴリズム ,  重力 ,  排水 ,  *最適化 ,  最適化問題 ,  ベンチマーク
準シソーラス用語： 大域的最適化 ,  成功率 ,  収束速度 ,  計算コスト ,  最適値 ,  制御パラメータ ,  *微分進化 ,  *自己適応 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 微分進化 ,  自己適応型DE ,  グローバル最適化 ,  試行ベクトル生成戦略 ,  ES-SAGD最適化 ,  正味の価値

分類 (1件)： 化学プロセスの解析  (XC01030R)

タイトルに関連する用語 (9件)： 適応 ,  自己適応 ,  微分進化 ,  Es ,  SAGD ,  回復 ,  プロセス ,  最適化 ,  応用