文献

J-GLOBAL ID：201802224585131609   整理番号：18A0306398

探索因子を持つ大域的最適人工ハチ群アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

A Gbest-Guided Aritificial Bee Colony Algorithm with Hunting Factor

著者 (3件)： Chang Koukou (蘭州交通大学電子与信息工程学院,蘭州,730070) ,  Huo Jiuyuan (蘭州交通大学電子与信息工程学院,蘭州,730070) ,  Mei Kai (蘭州交通大学電子与信息工程学院,蘭州,730070)
資料名： Chongqing Ligong Daxue Xuebao. Ziran Kexue Ban  (Chongqing Ligong Daxue Xuebao. Ziran Kexue Ban)
巻： 31  号： 6  ページ： 160-165,187  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3126A  ISSN： 1674-8425  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： グローバル最適化(PSO)アルゴリズムは,グローバル最適化と局所最適化におけるグローバル最適化と局所最適化の効果を考慮しないので,局所的最適解に陥りやすいという問題がある。.......................................の最適解に対する探索の能力を下げる.本論文では,探索因子を有するグローバル最適人工ハチ群最適化アルゴリズム(HF-GABC)を提案した。最適化されたプロセスの動的探索による最適化された人工ハチ群(GABC)アルゴリズムにおいて,グローバル探索プロセスと局所的探索プロセスにおける動的探索を実行することができた。改良したアルゴリズムを用いて,4つの標準試験セットのシミュレーションを行い,ABCアルゴリズムとGABCアルゴリズムの結果と比較した。実験結果は以下を示す。探索因子を持つ人工ハチ群アルゴリズムの収束性能はABCとGABCアルゴリズムより優れており、局部収束の可能性を有効に低下させ、かつ探索精度を向上させた。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
準シソーラス用語： 最適アルゴリズム ,  最適解 ,  局所最適解 ,  ローカル最適化 ,  大域的最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： Gbest-guided artificial bee colony algorithm ,  global optimization ,  local optimization ,  dynamic regulatory ,  hunting factor

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (5件)： 探索 ,  因子 ,  人工 ,  ハチ ,  アルゴリズム