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J-GLOBAL ID：201802245393791694   整理番号：18A1112087

ホタルアルゴリズムと粒子群最適化アルゴリズムに基づくハイブリッド最適化器【JST・京大機械翻訳】

A hybrid optimizer based on firefly algorithm and particle swarm optimization algorithm

著者 (14件)： Xia Xuewen (School of Software, East China Jiaotong University, Jiangxi 330013, China) ,  Xia Xuewen (Intelligent Optimization and Information Processing Lab., East China Jiaotong University, Jiangxi 330013, China) ,  Gui Ling (School of Economics and Management, East China Jiaotong University, Jiangxi 330013, China) ,  He Guoliang (School of Computer, Wuhan University, Hubei 430079, China) ,  Xie Chengwang (School of Software, East China Jiaotong University, Jiangxi 330013, China) ,  Xie Chengwang (Intelligent Optimization and Information Processing Lab., East China Jiaotong University, Jiangxi 330013, China) ,  Wei Bo (School of Software, East China Jiaotong University, Jiangxi 330013, China) ,  Wei Bo (Intelligent Optimization and Information Processing Lab., East China Jiaotong University, Jiangxi 330013, China) ,  Xing Ying (School of Software, East China Jiaotong University, Jiangxi 330013, China) ,  Xing Ying (Intelligent Optimization and Information Processing Lab., East China Jiaotong University, Jiangxi 330013, China) ,  Wu Ruifeng (School of Software, East China Jiaotong University, Jiangxi 330013, China) ,  Wu Ruifeng (Intelligent Optimization and Information Processing Lab., East China Jiaotong University, Jiangxi 330013, China) ,  Tang Yichao (School of Software, East China Jiaotong University, Jiangxi 330013, China) ,  Tang Yichao (Intelligent Optimization and Information Processing Lab., East China Jiaotong University, Jiangxi 330013, China)
資料名： Journal of Computational Science  (Journal of Computational Science)
巻： 26  ページ： 488-500  発行年： 2018年 
JST資料番号： W3406A  ISSN： 1877-7503  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： 2つの広く使われている進化アルゴリズムとして,粒子群最適化(PSO)とホタルアルゴリズム(FA)が,多様な困難な応用に成功裏に適用されている。そして,広範囲の実験はそれら自身の長所と特性を検証する。PSOとFAの異なる利点を効率的に利用するために,3つの新しい演算子を,本論文におけるFAPSOと呼ばれる2つのアルゴリズムに基づくハイブリッド最適化装置において提案した。まず第一に,FAPSOの母集団を,最適化プロセスを実行するために,それぞれ,FAとPSOを選択する2つのサブ母集団に,それらの基本的アルゴリズムとして分割する。2つのサブ母集団の情報を交換し,次にPSOとFAのメリットを効率的に利用するために,サブ集団はそれら自身の最適解を共有するが,それらはあらかじめ定義された閾値以上に停滞した。第二に,探索空間の各次元を,多くの小規模サブ領域に分割し,それに基づいて,多くの歴史的知識を,検出演算子を実行するための現在の最良解を助けるために記録した。意図的な検出演算子は,より有望なサブ領域を見つけるために母集団を可能にして,次に可能な局所的最適のジャンプを可能にした。最後に,古典的な局所探索戦略,すなわちBFGS Quasi-Newton法を導入して,FAPSOの爆発能力を改善した。異なる機能に関する広範なシミュレーションは,FAPSOが2つの基本的アルゴリズム,すなわちFAとPSOより性能が優れているだけでなく,FAとPSOのいくつかの最新の変種,および2つのハイブリッドアルゴリズムを凌ぐことを実証した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese 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 ,  近傍探索法 ,  小規模 ,  母集団
準シソーラス用語： ハイブリッドアルゴリズム ,  探索空間 ,  最適解 ,  進化的アルゴリズム ,  *ハイブリッド最適化 ,  *粒子群最適化 ,  *ホタルアルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： ホタルアルゴリズム ,  粒子群最適化 ,  知識ベース検出 ,  局所探索演算子

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

タイトルに関連する用語 (3件)： ホタルアルゴリズム ,  粒子群最適化アルゴリズム ,  ハイブリッド最適化