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J-GLOBAL ID:201902212334225485   整理番号:19A1586815

グローバル最適化問題のための効率的で併合された生物地理学に基づく最適化アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Efficient and merged biogeography-based optimization algorithm for global optimization problems
著者 (6件):
資料名:
巻: 23  号: 12  ページ: 4483-4502  発行年: 2019年 
JST資料番号: W1043A  ISSN: 1432-7643  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: ドイツ (DEU)  言語: 英語 (EN)
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生物地理学ベースの最適化(BBO)アルゴリズムの最適化効率を改善するために,本研究は新しいBBOアルゴリズム,すなわち効率的で併合した生物地理学ベースの最適化(EMBBO)アルゴリズムを提案した。最初に,BBOの突然変異演算子を取り除いた。次に,微分突然変異演算子と共有演算子をBBOの移動演算子に併合して,改良移動演算子を得た。改良された移動オペレータにおいて,移住生息場所は新しい例学習アプローチによって選択される。上記の改良は最適化性能を強化することができて,計算複雑性を減少させることができた。第三に,新しい一次元と全次元の交互戦略を改良移動演算子と結合して,探索と開発をバランスさせて,より多くの計算複雑性を減少させた。第4に,反対ベースの学習アプローチを,アルゴリズムを局所最適化に落ちるのを防ぐために併合する。最終的に,gre欲な選択法を,リストパラメータの設定を避けて,1つのソートステップを取り除くために,エリート戦略の代わりに使用する。古典的ベンチマーク関数とCEC2017テストセットの集合に関する多数の実験を行い,EMBBOをクラスタリング最適化に適用した。実験結果により,EMBBOは,最先端のアルゴリズムと比較して,最高の最適化効率を得ることができることを検証した。Copyright 2018 Springer-Verlag GmbH Germany, part of Springer Nature Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (2件):
分類
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ニューロコンピュータ  ,  システム・制御理論一般 
タイトルに関連する用語 (5件):
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