文献

J-GLOBAL ID：201802285762169553   整理番号：18A0727301

Gauss外乱による粒子群最適化【JST・京大機械翻訳】

Particle Swarm Optimization with Gaussian Disturbance

著者 (2件)： Guo Jinglei ,  Wang Bowen
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICIICII  ページ： 266-269  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： 粒子群最適化(PSO)は,多くの複雑な問題における高速速度を有する母集団ベースの発見的アルゴリズムである。しかしながら,PSOは,速度更新式における最良の粒子からの引力のために,容易に局所最適に落ちる。本論文は,Gauss擾乱(GDPSO)を有する改良PSOを提案して,この問題を最適粒子上にGaussカオスを加えることによって解き,ジレンマから離れた群れを導いた。いくつかの良く知られたベンチマーク問題に関する実験結果は,GDPSOが高速探索速度を維持しながら,それらの困難な機能をうまく扱うことができることを示した。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： ベンチマーク ,  *カオス ,  母集団 ,  高速度
準シソーラス用語： 発見的アルゴリズム ,  *粒子群最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

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 (2件)： 外乱 ,  粒子群最適化