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J-GLOBAL ID：201802284940860003   整理番号：18A0289450

改良された調和探索アルゴリズム:LHS【Powered by NICT】

Improved Harmony Search Algorithm: LHS

著者 (6件)： Ouyang Hai-bin (School of Mechanical and Electric Engineering, Guangzhou University, Guangzhou 510006, China) ,  Gao Li-qun (College of Information & Science, Northeastern University, Shenyang 110819, China) ,  Li Steven (Graduate School of Business and Law, RMIT University, Melbourne 3000, Australia) ,  Kong Xiang-yong (College of Information & Science, Northeastern University, Shenyang 110819, China) ,  Wang Qing (School of Mechanical and Electric Engineering, Guangzhou University, Guangzhou 510006, China) ,  Zou De-xuan (School of Electrical Engineering and Automation, Xuzhou Normal University, Xuzhou 221116, China)
資料名： Applied Soft Computing  (Applied Soft Computing)
巻： 53  ページ： 133-167  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2175A  ISSN： 1568-4946  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： 本論文では,三つの重要な特徴を持つLHSと呼ばれる改良型調和探索アルゴリズムを提案した(i)適応大域ピッチ調整は解空間の利用能力を高めるように設計されている(ii)反対ベース学習法は混合溶液の多様性を増加させることである(iii)競合選択機構は解の精度を改善し,脱出局所最適の能力を強化するために確立した。調和メモリサイズ(HMS)と調和記憶を考慮した速度(このHMCR)に関してLHSアルゴリズムの性能を詳細に解析した。提案LHSアルゴリズムの性能を評価するために,種々の特性を持つ多数のベンチマーク関数の十の最先端のハーモニー探索変異体との比較を行った。数値結果は,精度,収束速度とロバスト性の点で提案したLHSアルゴリズムの優位性を確認した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 学習 ,  ベンチマーク ,  *アルゴリズム ,  ロバスト性 ,  混合液体
準シソーラス用語： 収束速度 ,  最先端 ,  解空間 ,  *探索アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 適応大域的ピッチ調整 ,  反対ベース学習 ,  競争選択 ,  精度

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  システム最適化手法  (IA02050Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 調和 ,  探索アルゴリズム ,  LHS