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J-GLOBAL ID：201802220572914176   整理番号：18A0069812

微分探索アルゴリズムの性能に及ぼすランダム化戦略と問題点特性の影響【Powered by NICT】

Influence of randomization strategies and problem characteristics on the performance of Differential Search algorithm

著者 (2件)： Alhalabi Wadee (King Abdulaziz University, Faculty of Computing and Information Technology, Department of Computer Science, Jeddah, Saudi Arabia) ,  Dragoi Elena Niculina (“Gheorghe Asachi” Technical University of Iasi, Faculty of Chemical Engineering and Environmental Protection, Department of Chemical Engineering, Automation and Applied Informatics, Blvd. D Mangeron, 700050, Iasi, Romania)
資料名： Applied Soft Computing  (Applied Soft Computing)
巻： 61  ページ： 88-110  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2175A  ISSN： 1568-4946  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： 本研究では,異なるランダム数発生器,問題の次元,および微分探索アルゴリズムの最適化効率に及ぼす関数評価の数の影響を詳細に示した。二種類の乱数発生器のを考慮:離散的および連続的に採取した。次元特性の異なる組合せと機能評価の数を試験した:1)実パラメータ最適化に対するCEC2013特別セッションからのベンチマーク関数の集合した;ii)2化学工学問題(アルキル化装置と熱交換器ネットワーク設計の最適運転)。,他の最適化法との比較を行った。は,同様な条件で,アルゴリズム(最良の解の点で)の性能を用いて,分布に依存して大幅に変化することが分かった。ベンチマーク問題の場合,最良の解は,二項分布とWeibull分布で得られた。分離可能な機能のために,使用した分布の無関心,アルゴリズムは関数評価の数に代表される制約内において許容できる解を見出すことができなかったことが観察された。アルキル化問題の場合には最良の解はWeibull分布で得られた微分進化のような他の最適化と比較した異なる探索アルゴリズムの性能であった。熱交換器の場合には,三つの異なる分布は最適解(二項,ChiSquareとWeibull)付近に設けた。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 熱交換器 ,  *アルゴリズム ,  ベンチマーク ,  乱数発生器 ,  Weibull分布 ,  最適化 ,  化学工学 ,  アルキル化 ,  *微分
準シソーラス用語： 最適解 ,  微分進化 ,  パラメータ最適化 ,  関数評価 ,  再生器 ,  *探索アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： ランダム化 ,  Dimensionality ,  大域的最適化 ,  微分探索 ,  Alkylation ,  熱交換器

分類 (3件)： 熱交換器,冷却器  (PA03020G) ,  計算理論  (JB02000A) ,  化学プロセスの解析  (XC01030R)

タイトルに関連する用語 (5件)： 微分 ,  探索アルゴリズム ,  ランダム化 ,  戦略 ,  問題点