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J-GLOBAL ID：201902212593077656   整理番号：19A2272069

マルチパラダイムと忘却能力に基づく拡張粒子群最適化【JST・京大機械翻訳】

An expanded particle swarm optimization based on multi-exemplar and forgetting ability

著者 (9件)： Xia Xuewen (College of Physics and Information Engineering, Minnan Normal University, Zhangzhou 363000, China) ,  Gui Ling (College of Physics and Information Engineering, Minnan Normal University, Zhangzhou 363000, China) ,  He Guoliang (School of Computer Science, Wuhan University, Wuhan 430072, China) ,  Wei Bo (School of Software, East China Jiaotong University, Nanchang 330013, China) ,  Zhang Yinglong (College of Physics and Information Engineering, Minnan Normal University, Zhangzhou 363000, China) ,  Yu Fei (College of Physics and Information Engineering, Minnan Normal University, Zhangzhou 363000, China) ,  Wu Hongrun (College of Physics and Information Engineering, Minnan Normal University, Zhangzhou 363000, China) ,  Zhan Zhi-Hui (School of Computer Science and Engineering, South China University of Technology, Guangzhou 510006, China) ,  Zhan Zhi-Hui (State Key Laboratory of Subtropical Building Science, South China University of Technology, Guangzhou 510006, China)
資料名： Information Sciences  (Information Sciences)
巻： 508  ページ： 105-120  発行年： 2020年 
JST資料番号： D0636A  ISSN： 0020-0255  CODEN： ISIJBC  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： 人間社会と生物学システムには2つの現象がある。ひとつは,人々が,より良い学習能力を得るために,複数の模範から知識を抽出することを好むことである。もう一つは,未使用または望ましくないメモリを除去することにより,新しい情報の符号化と強化を助ける忘却能力である。これらの現象に触発されて,本論文は,粒子群最適化(PSO)に対するマルチ模範と忘却能力を移植して,XPSOと呼ばれる拡張PSOを提案した。第一に,XPSOは各粒子の「社会学習」部分を1つの模範から2つの模範に拡張し,局所的および全体的に最良の模範の両方から学習する。第二に,XPSOは,異なる粒子に異なる忘却能力を割り当て,人間社会における忘却現象をシミュレーションした。忘却能力を有するマルチ模範学習モデルの下で,XPSOはさらに加速係数を更新するために適応方式を採用して,母集団トポロジーを更新するために再選択機構を選択した。これらの付加的提案戦略の有効性を,広範な実験により検証した。さらに,XPSOと他の9つの一般的PSOの間の比較結果とCECの13のテストセットに関する3つの非PSOアルゴリズムは,XPSOが異なるタイプの機能を解明するために非常に有望な性能を達成して,より高い解法精度とより速い収束速度の両方に寄与することを示唆した。Copyright 2019 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： 学習モデル ,  有効性 ,  記憶装置 ,  *位相幾何学 ,  母集団
準シソーラス用語： 収束速度 ,  社会学習 ,  学習能力 ,  *粒子群最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 粒子群最適化 ,  グローバル最適化 ,  マルチ事例 ,  忘却能力 ,  適応調整

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： マルチ ,  パラダイム ,  忘却 ,  能力 ,  拡張 ,  粒子群最適化