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J-GLOBAL ID：201902212160575169   整理番号：19A1959892

マルチモーダル関数における多重最適性の位置決めのためのコウモリアルゴリズムにおけるニッチ半径適応【JST・京大機械翻訳】

Niche Radius Adaptation in Bat Algorithm for Locating Multiple Optima in Multimodal Functions

著者 (5件)： Iwase Takuya (The Univ. of Electro-Communications, Tokyo, Japan) ,  Takano Ryo (The Univ. of Electro-Communications, Tokyo, Japan) ,  Uwano Fumito (The Univ. of Electro-Communications, Tokyo, Japan) ,  Sato Hiroyuki (The Univ. of Electro-Communications, Tokyo, Japan) ,  Takadama Keiki (The Univ. of Electro-Communications, Tokyo, Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： CEC  ページ： 800-807  発行年： 2019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： 進化アルゴリズム(EAs)は,現実世界の問題としてモデル化される多モード最適化のためにしばしば使用される。しかし,ほとんどのEAsは,最近傍解間の解の動きの概念のために,複数の局所最適を見つけるのに十分ではない。本論文では,マルチモーダル最適化における複数の局所最適化を見出すように設計された,ニッチ放射ベースのコウモリアルゴリズム(NRBA)を提案した。進化過程における探索と開発の間のトレードオフを扱うコウモリアルゴリズム(BA)に焦点を合わせ,発見された最適化を避けるために解の探索空間を制御し,修正することができるニッチ半径を拡張した。詳細に,提案したBAは3つの探索フェーズから成る。(i)同じ発見された最適化を回避するための近傍からの動き;(ii)Niche Radiusによるそのドメインの最も良い解を探索するための開発。(iii)半径のすべての領域でランダムに探索するための探査。NRBAの性能を評価するために,本論文はいくつかのテストベッド多モード関数を採用して,BAとNSBAによってNRBAを比較した。実験結果は,ほとんどのベンチマーク関数における複数のグローバル最適化を見つけるために,NRBAがBAとNSBAより良い探索性能を提供することができることを示唆した。Copyright 2019 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： *多重化 ,  *コウモリ ,  位相 ,  最適化 ,  ベンチマーク ,  モデリング ,  *多モード ,  *アルゴリズム
準シソーラス用語： 大域的最適化 ,  テストベッド ,  探索空間 ,  ローカル最適化 ,  進化的アルゴリズム ,  *ニッチ ,  *最適性 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： パターン認識  (JE07000S) ,  計算機網  (JC03000K) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  無線通信一般  (ND08010L)

タイトルに関連する用語 (9件)： マルチモーダル ,  関数 ,  多重 ,  最適性 ,  コウモリ ,  アルゴリズム ,  ニッチ ,  半径 ,  適応