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J-GLOBAL ID：201802286413227925   整理番号：18A1590861

動的フィードバック情報を用いたCuckoo探索アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Cuckoo search algorithm with dynamic feedback information

著者 (6件)： Cheng Jiatang (The Faculty of Computer Science and Engineering, Xi’an University of Technology, Xi’an 710048, China) ,  Cheng Jiatang (The Engineering College, Honghe University, Mengzi 661199, China) ,  Wang Lei (The Faculty of Computer Science and Engineering, Xi’an University of Technology, Xi’an 710048, China) ,  Jiang Qiaoyong (The Faculty of Computer Science and Engineering, Xi’an University of Technology, Xi’an 710048, China) ,  Cao Zijian (The Faculty of Computer Science and Engineering, Xi’an University of Technology, Xi’an 710048, China) ,  Xiong Yan (The Engineering College, Honghe University, Mengzi 661199, China)
資料名： Future Generation Computer Systems  (Future Generation Computer Systems)
巻： 89  ページ： 317-334  発行年： 2018年 
JST資料番号： A0620C  ISSN： 0167-739X  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： cuckoo探索(CS)アルゴリズムは効果的な大域探索法であるが,複雑な多モード問題に取り組むとき,局所最適化において容易にトラップすることができる。本論文では,動的フィードバック情報(DFCS)を有する修正版すなわちCSを提案した。フィードバック制御原理に関して,適応性値,解の改善率などの母集団特性を,アルゴリズムパラメータを動的に調整するためのフィードバック情報として用いた。各個体の適合値を用いて,個体群を3つのサブグループに分割し,クラウドモデルに基づく3つの異なるスキームを用いて適切なステップサイズを得た。次に,二重進化戦略を導入して,探査と開発の間のオンライントレードオフを提供して,それらの間のスイッチング確率を,解法の改良率によって調整した。収束精度とロバスト性を調査するために,提示したDFCSアルゴリズムを異なる次元を有する42のベンチマーク関数に関してテストした。数値的および統計的結果は,DFCSが5つの最近開発されたCS変種および6つの最先端アルゴリズムと比較して競争的方法であることを示した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. 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 ,  ロバスト性 ,  *アルゴリズム ,  個体群 ,  母集団 ,  多モード ,  適応性 ,  *フィードバック ,  フィードバック制御 ,  スイッチング
準シソーラス用語： 最先端 ,  オンライン ,  ステップサイズ ,  ローカル最適化 ,  *探索アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： Cuckoo探索 ,  動的フィードバック情報 ,  人口特性 ,  雲モデル ,  二重進化戦略

分類 (4件)： オペレーティングシステム  (JD03020J) ,  計算機システム開発  (JD02010R) ,  その他の情報処理  (JE15050M) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (2件)： フィードバック ,  探索アルゴリズム