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J-GLOBAL ID：201802269907799820   整理番号：18A0165173

パーティクルスワーム最適化を用いた最適制御:事例研究DCモータのための双局所制約付き問題【Powered by NICT】

Optimal control using Particle Swarm Optimization: Case study: Bilocal constrained problem for a DC motor

著者 (1件)： Minzu Viorel (Department of Automation and Electrical Engineering, “Dunarea de Jos” University of Galati, Romania)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ISEEE  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： 開始点としてメタヒューリスティック粒子群最適化(PSO),多くのタイプの最適化問題を解くのに非常に良好な能力を持つ。主な貢献として,本研究は,PSO(粒子群最適化)から誘導された知的アルゴリズムを提案した。このアルゴリズムは二つの主要な特性を持っている。最初のものは,PSO(粒子群最適化)の改良版,すなわちハイブリッドトポロジー粒子群最適化(HTPSO)の使用である。第二の特性は,溶解した問題の種類に関連している。アルゴリズムは最適制御問題,状態変数に関する双局所制約を扱う者に向けたものである。効率を証明するために,HTPSOアルゴリズムは多くの最適制御問題で試験した。事例研究は,本論文の第二部で提示した:双局所制約のあるDC電動機のための最適制御問題。初期条件に加えて,状態変数に関連した最終条件でもある。拡張目的関数の使用に注目した。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： 目的関数 ,  *事例研究 ,  状態変数 ,  アルゴリズム ,  *直流電動機 ,  *最適制御 ,  最適化問題 ,  初期条件
準シソーラス用語： *粒子群最適化 , 【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 (5件)： パーティクルスワーム最適化 ,  最適制御 ,  研究 ,  DCモータ ,  制約