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J-GLOBAL ID：201902220514825263   整理番号：19A1960199

雑音環境における学習オートマトンベースの人工蜂コロニーにおける修正選択と探索【JST・京大機械翻訳】

Modified Selection and Search in Learning Automata Based Artificial Bee Colony in Noisy Environment

著者 (3件)： Rakshit Pratyusha (Department of Electronics and Telecommunication Engineering, Jadavpur University, Kolkata, India) ,  Konar Amit (Department of Electronics and Telecommunication Engineering, Jadavpur University, Kolkata, India) ,  Nagar Atulya K. (Department of Mathematics and Computer Science, Liverpool Hope University, United Kingdom)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： CEC  ページ： 3173-3180  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： 本論文では,適応性景観における確率的雑音の存在を扱うために,学習オートマトン誘導雑音性ミツバチコロニー(LANBC)の2つの新しい拡張を提案した。LANBCの確率学習オートマトン(SLA)の報酬/ペナルティに基づく強化学習方式は,その局所近傍における適合性分散に基づく周期的適合性評価のためのサンプルサイズを慎重に選択するための解決策を助ける。しかし,LANBCは,雑音の存在下での弱い探索動的と,品質解の発見と個体群多様性の損失をもたらす決定論的な親選択方式を含む2つのstalきょうだいに悩まされる。本論文では,2つの新しい戦略を採用することにより,これらの問題を克服最初に,探索動的を,他の母集団メンバーに及ぼす雑音の汚染効果に基づく制御パラメータを適切に調整することにより,有望な子孫解を生成する目的で修正した。第二に,人口の質と個体群の多様性の両方を保証するために,次世代への品質解決策を促進するために,修正確率的混雑誘起ニッチ行動を導入した。28のベンチマーク関数の集合の雑音バージョンに関する計算機シミュレーションにより,提案したアルゴリズムが,関数誤差値に関してその内容を上回ることを明らかにした。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： 計算機シミュレーション ,  適応性 ,  母集団 ,  強化学習 ,  ベンチマーク ,  品質 ,  ペナルティ ,  個体群 ,  *雑音 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： ニッチ ,  制御パラメータ ,  同胞 ,  決定論 ,  *学習オートマトン , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 雑音環境 ,  学習オートマトン ,  人工蜂コロニー ,  探索