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J-GLOBAL ID：201802227405614773   整理番号：18A0443838

大域最適化のためのPSO(粒子群最適化)アルゴリズムの並列化線形時変加速係数【Powered by NICT】

Parallelized linear time variant acceleration coefficients of PSO algorithm for global optimization

著者 (3件)： Fouad Khaled M. (Information Systems Dept., Faculty of Computers & Informatics, Benha University, Egypt) ,  Elsheshtawy Tarek (Information Systems Dept., Faculty of Computers & Informatics, Benha University, Egypt) ,  Dawood Mohamed F. (Information Systems Dept., Faculty of Computers & Informatics, Benha University, Egypt)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICCES  ページ： 556-563  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： パーティクルスワーム最適化(PSO)アルゴリズムの最良の時変加速度係数(TVAC)は困難なプロセスであると考えられている。問題に加えて,PSO(粒子群最適化)を用いた複雑な最適化問題の解は,PSOは遅い性能を生み出す。本論文では,PSO(粒子群最適化)の並列線形TVAC「PLTV PSO(粒子群最適化)」と呼ばれる提案したアルゴリズムを実装し,評価した。提案アルゴリズム「PLTV PSO(粒子群最適化)」は,PSO(粒子群最適化)アルゴリズムの並列化効率とPSOのTVAC c_1とc_2を決定する線形の有効性を利点を利用した。「PLTV PSO(粒子群最適化)」の主目的は,最適化の初期部分における大域的最適化探索を強化し,探索の終了時に大域的最適値に向けて収束する粒子有望である。「PLTV PSO(粒子群最適化)」の評価は,「PLTV PSO(粒子群最適化)」と七他の最適化アルゴリズムの十二種類の良く知られたベンチマーク関数を適用することにより経験的シミュレーションにより行った。実験結果はPLTV PSOは他の最適化アルゴリズムよりも一層優れて効率的な結果を提供することを証明した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 最適化問題 ,  シミュレーション ,  加速度 ,  *最適化 ,  ベンチマーク ,  *線形性 ,  *アルゴリズム
準シソーラス用語： 最適アルゴリズム ,  最適値 ,  *粒子群最適化 ,  *大域的最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： その他のオペレーションズリサーチの手法  (KA03070E) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (8件)： 大域最適化 ,  PSO ,  粒子群最適化 ,  アルゴリズム ,  並列化 ,  線形 ,  加速 ,  係数