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J-GLOBAL ID：201802241016391305   整理番号：18A0872868

動的重みづけと確率的擾乱戦略を用いて,灰色ループ最適化アルゴリズムを改善した。【JST・京大機械翻訳】

Improved grey wolf optimizer algorithm using dynamic weighting and probabilistic disturbance strategy

著者 (3件)： Chen Chuang (南京工業大学電气工程与控制科学学院,南京,211816) ,  Ryad Chellali (南京工業大学電气工程与控制科学学院,南京,211816) ,  Xing Yin (桂林理工大学測絵地理信息学院,广西桂林,541004)
資料名： Jisuanji Yingyong  (Jisuanji Yingyong)
巻： 37  号： 12  ページ： 3493-3497,3508  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2535A  ISSN： 1001-9081  CODEN： JYIIDU  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： 基本的灰色ループ最適化(GWO)アルゴリズムは,局所最適に陥り易く,探索精度の低い問題を引き起こすために,改良GWO(IGWO)アルゴリズムを提示する。一方、GWOアルゴリズムの係数ベクトルからなる重み因子を導入することで、アルゴリズムの位置ベクトル更新方程式をダイナミックに調整し、一方、確率摂動戦略を採用することにより、アルゴリズムの反復後期の個体群多様性を増強させ、それによってアルゴリズムの局所最適化能力を飛躍させる。多数のベンチマークテスト関数のシミュレーション結果は,GWOアルゴリズム,ハイブリッドGWO(HGWO)アルゴリズム,引力探索アルゴリズム(GSA)および差分進化(DE)アルゴリズムと比較して,提案したIGWOアルゴリズムが局所的収束を効果的に取り除くことを示した。検索精度,アルゴリズム安定性,および収束速度には,明白な優位性がある。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： シミュレーション ,  *アルゴリズム ,  *最適化 ,  ベクトル ,  個体群 ,  摂動
準シソーラス用語： 収束速度 ,  検索精度 ,  差分進化 ,  探索アルゴリズム ,  ベンチマークテスト ,  ローカル最適化 ,  *最適アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： meta-heuristic algorithm ,  Grey Wolf Optimizer (GWO) algorithm ,  function optimization ,  weighting factor ,  disturbance strategy

分類 (1件)： 電力系統一般  (NB02000E)

タイトルに関連する用語 (7件)： 重みづけ ,  確率 ,  擾乱 ,  戦略 ,  灰色 ,  ループ ,  最適化アルゴリズム