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J-GLOBAL ID：201802289248417263   整理番号：18A0104187

改良型遺伝的アルゴリズムの最適化は,炭鉱の配電網計画において適用されることができる。【JST・京大機械翻訳】

Optimization application of an improved genetic algorithm in coal mine distribution network planning

著者 (2件)： Zhou Mengran (安徽理工大学電气与信息工程学院,安徽淮南,232001) ,  Wu Leiming (安徽理工大学計算机科学与工程学院,安徽淮南,232001)
資料名： Gongkuang Zidonghua  (Gongkuang Zidonghua)
巻： 43  号： 9  ページ： 70-74  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3885A  ISSN： 1671-251X  CODEN： GZOIBW  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： 伝統的な遺伝的アルゴリズムを用いて,鉱山の配電ネットワーク計画における早熟収束の影響を受けやすく,計画の正確さに影響する問題を解決するために,マルチ個体群シミュレーテッドアニーリング遺伝的アルゴリズムを提案した。提案したアルゴリズムは,年間の計画コストを最小にすることを目的関数として,シミュレーテッドアニーリングの利点を組み合わせて,複数の個体群の特性を加えて,配電網計画における早熟収束問題を解決し,探索効率を改善し,計画のグローバル最適解を得る。実験結果により,マルチ個体群シミュレーテッドアニーリング遺伝的アルゴリズムを用いた鉱山配電網の最適化後に,計画コストと個体群反復回数は明らかに減少し,実行時間は元のアルゴリズムより約6%減少し,誤差率は約3%減少し,より実用的で効率的であることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *最適化 ,  *炭鉱 ,  目的関数 ,  *遺伝的アルゴリズム ,  個体群 ,  シミュレーテッドアニーリング ,  *アルゴリズム ,  鉱山 ,  思春期早発症
準シソーラス用語： 実行時間 ,  最適解 ,  探索効率 ,  *配電網 ,  *改良型遺伝的アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： coal mine distribution network ,  distribution network planning ,  multi-population ,  simulated annealing ,  genetic algorithm

分類 (2件)： 数値計算  (JE02000J) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 改良型遺伝的アルゴリズム ,  最適化 ,  炭鉱 ,  配電網 ,  計画