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J-GLOBAL ID：201802271792921161   整理番号：18A0691373

局所探索能力を向上させるための改良人工ハチ群最適化アルゴリズムを提案した。【JST・京大機械翻訳】

Improved artificial bee colony algorithm based on enhanced local search

著者 (4件)： Liu Xiaofang (華僑大学 工学院,福建 泉州,362021) ,  Liu Peizhong (華僑大学 工学院,福建 泉州,362021) ,  Luo Yanmin (華僑大学 計算机科学与技術学院,福建 厦門,361021) ,  Fan Yuling (華僑大学 工学院,福建 泉州,362021)
資料名： Zhineng Xitong Xuebao  (Zhineng Xitong Xuebao)
巻： 12  号： 5  ページ： 684-693  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2755A  ISSN： 1673-4785  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： 本論文では,初期コロニー化の不均一性と局所的探索能力の弱さの問題を解決するために,局所的探索能力を強化するための人工ハチ群最適化アルゴリズム(ESABC)を提案した。最初に,個体群の初期化段階において,高次元ローレンツカオスシステムを用いて,エルゴード性と規則性を持つ初期集団を得て,ランダム初期化の盲目性を避けた。その後、対数関数に基づく適応度評価方式を採用して、個体群間の差異を増大し、選択圧力を減少させ、早すぎる収束を避けた。最後に,微分進化アルゴリズムの発見に基づいて,新しい探索戦略を提案し,現在の個体群の最適個体を用いて,次世代の更新を誘導し,局所探索能力を改善した。12の古典的試験関数に関するシミュレーション実験により,他の古典的改良人工ハチ群アルゴリズムとの比較を行い,以下の結果を得た。本アルゴリズムは,良好な最適化性能を持ち,そして,解の精度および収束速度の両方において,効果的に改善された。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： エルゴード性 ,  不均一性 ,  *最適化 ,  コロニー ,  高次元 ,  シミュレーション ,  対数関数 ,  個体群 ,  *近傍探索法 ,  *アルゴリズム
準シソーラス用語： 収束速度 ,  探索戦略 ,  微分進化アルゴリズム ,  適応度 ,  *最適アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (9件)： artificial bee colony algorithm ,  high-dimension chaotic system ,  fitness evaluation ,  search tactics ,  optimization algorithm ,  evolutionary algorithm ,  convergence analysis ,  accuracy analysis ,  intelligent algorithm

分類 (2件)： 海藻類  (FH02040G) ,  動物生理一般  (EJ02010E)

タイトルに関連する用語 (4件)： 人工 ,  ハチ ,  最適化アルゴリズム ,  提案