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J-GLOBAL ID：201802244403363814   整理番号：18A0903377

エリート逆学習の花授粉アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

A flower pollination algorithm based on elite opposition-based learning

著者 (1件)： Zhang Chao (宿州職業技術学院 計算机信息系 ,安徽 宿州,234101)
資料名： Xi’An Gongcheng Daxue Xuebao  (Xi'An Gongcheng Daxue Xuebao)
巻： 31  号： 6  ページ： 847-856  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3645A  ISSN： 1674-649X  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： 高次元最適化問題を処理するとき,花授粉アルゴリズム(FPA)は,低い収束精度,遅い速度などの欠点を持つ。EOBLFPA)。改良アルゴリズムは,全体最適花の逆解を用いて花の個体の位置を更新し,花の個体を最適解に近づける。10の古典的試験関数でのシミュレーション実験は,EOBLF-PAアルゴリズムが収束精度と収束速度において著しく改良され,最適化性能がFPAアルゴリズムや相関比較アルゴリズムよりも優れており,改良戦略が効果的であることを示している。..OBLF-PAアルゴリズムの性能の改善は,より良好である,そして,それはより良い性能を示す。.OBLF-PAは,より良い性能を示す。.......................Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 高次元 ,  シミュレーション ,  *受粉 ,  *学習 ,  最適化問題 ,  *アルゴリズム ,  最適化
準シソーラス用語： 収束速度 ,  最適解 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： flower pollination algorithm (FPA ) ,  opposition-based learning ,  elite individual ,  con-vergence precision ,  convergence speed

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  システム最適化手法  (IA02050Z) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (4件)： 学習 ,  花 ,  授粉 ,  アルゴリズム