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J-GLOBAL ID：201802280668687346   整理番号：18A0707144

局所探索演算子による遺伝子発現プログラミング【JST・京大機械翻訳】

Gene expression programming with a local search operator

著者 (3件)： Safavi Asghar Amir (IT Manager, West Oil & Gas Production Company, National Iranian Oil Company, Ahvaz, Iran) ,  Kelarestaghi Manoochehr (Electrical and Computer Engineering, Kharazmi University, Tehran, Iran) ,  Eshghi Farshad (Electrical and Computer Engineering, Kharazmi University, Tehran, Iran)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： AISP  ページ： 53-58  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： 遺伝子発現プログラミング(GEP)は,近年,それに非常に注目されている遺伝的プログラミングの線形モデルである最新の進化アルゴリズムの一つである。本論文では,このアルゴリズムと計量アルゴリズムを検討した。ここでは,遺伝子発現プログラミングと局所探索法を組み合わせることにより,その効率を改善することを試みた。提案アルゴリズムはGEP-LSと呼ばれ,進化計算の分野におけるすべての問題に適用可能である。局所探索を実行するためにランダム突然変異(RMHC)とシミュレーテッドアニーリング(SA)法を別々に使用し,それらの結果を互いに比較した。最後に,従来の遺伝子発現プログラミングアルゴリズムとの比較を行った。これらの比較は,記号回帰,定数生成によるシーケンス誘導およびロボット計画の問題に関して実行した。結果は,RMHC方法による提案したアルゴリズムの性能が他のアルゴリズムより比較的良いことを示して,より高い精度とより低い誤差によってここで使用するすべての問題を解明することができた。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  進化的計算 ,  遺伝的プログラミング ,  シミュレーテッドアニーリング ,  ロボット ,  *近傍探索法 ,  突然変異
準シソーラス用語： 進化的アルゴリズム ,  線形モデル ,  *遺伝子発現プログラミング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 計算理論  (JB02000A) ,  河川調査・計画  (RC12020M) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 局所探索 ,  演算子 ,  遺伝子発現プログラミング