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J-GLOBAL ID：201802217002032460   整理番号：18A0725932

ロバスト設計におけるミニマックス最適化のための新しい微分進化アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

A New Differential Evolution Algorithm for Minimax Optimization in Robust Design

著者 (4件)： Qiu Xin (NUS Graduate School for Integrative Sciences and Engineering, National University of Singapore, Singapore) ,  Xu Jian-Xin (Department of Electrical and Computer Engineering, National University of Singapore, Singapore) ,  Xu Yinghao (Department of Electrical and Computer Engineering, National University of Singapore, Singapore) ,  Tan Kay Chen (Department of Computer Science, City University of Hong Kong, Hong Kong)
資料名： IEEE Transactions on Cybernetics  (IEEE Transactions on Cybernetics)
巻： 48  号： 5  ページ： 1355-1368  発行年： 2018年 
JST資料番号： W0791A  ISSN： 2168-2267  CODEN： ITCEB8  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 多くのロバストな設計問題に積極的に含まれるミニマックス最適化は,最良の最悪ケース性能を持つ解を追求することを目的としている。ミニマックス最適化アルゴリズムの開発にかなりの研究が払われているが,既存のアプローチ,例えば,問題タイプの制約,過度に高い計算コスト,および低い最適化効率に対するいくつかの基本的限界が存在する。これらの問題を扱うために,ミニマックス微分進化アルゴリズムを本論文で提案した。最初に,新しいボトムアップ方式は,アルゴリズムが信頼できるが効率的な方法で有望な解を同定することを可能にする。その後,新しい突然変異演算子と共に部分再生戦略が解空間上の深い探索に寄与する。最終的に,これらの新しく提案された機構の適切な統合は,様々なタイプの問題を適切に扱うことができるアルゴリズム構造をもたらす。7つの有名な方法との経験的比較により,提案したアルゴリズムの統計的優位性を実証した。ロバスト設計の2つのオープン問題における成功した応用により,新しいアプローチの有効性をさらに検証した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *ロバスト性 ,  *最適化 ,  CASE ,  *アルゴリズム
準シソーラス用語： 解空間 ,  突然変異演算子 ,  ボトムアップ ,  計算コスト ,  最適アルゴリズム ,  *微分進化アルゴリズム ,  *パラメータ設計 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： ロバスト設計 ,  最適化 ,  微分進化アルゴリズム