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J-GLOBAL ID：201802266591755933   整理番号：18A0448806

群知能アルゴリズムのためのパラメータ選択 FSSの並列実行に関する事例研究【Powered by NICT】

Parameter selection for swarm intelligence algorithms - Case study on parallel implementation of FSS

著者 (4件)： Menezes Breno A. M. (University of Muenster, Germany) ,  Wrede Fabian (University of Muenster, Germany) ,  Kuchen Herbert (University of Muenster, Germany) ,  de Lima Neto Fernando Buarque (University of Pernambuco, Brazil)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： LA-CCI  ページ： 1-6  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： 魚群検索(Fish School Search(FSS)のような,群知能(SI)アルゴリズムは,複雑な最適化問題のための時間の合理的な量で良好な解を達成するために用いることができる有用なツールとして知られている。また大きさと複雑さの増加問題と,個体群サイズまたは反復数のいくつかの増加は良好な解を達成するために必要である。極端な場合では,実行時間は大きくなり得る,並列化のような,他の手法はそれを減少させる助けとなるかもしれない。SIアルゴリズムにおけるこれらの三つの側面,すなわち個体群サイズ,反復数,問題の複雑性を含むオフ関係と取引を研究した。FSSの並列実装の結果は個体群サイズを増加することは良い解を見つけるための有益であることを示した。しかし,結果の漸近挙動を観察し,わずかな改善にのみリードある閾値を超える個体群を増加させた。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： 個体群 ,  魚群 ,  *事例研究 ,  *アルゴリズム ,  漸近挙動 ,  最適化問題
準シソーラス用語： 並列実装 ,  実行時間 ,  複雑性 ,  *パラメータ選択 ,  *群知能 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  個体群生態学  (EE03030S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 群知能 ,  アルゴリズム ,  パラメータ選択 ,  FSS ,  研究