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J-GLOBAL ID：201902228150769819   整理番号：19A2065188

複数の群共分散学習差分進化アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Multi-populations Covariance Learning Differential Evolution Algorithm

著者 (5件)： Du Yongzhao (華僑大学工学院 泉州 362021) ,  Fan Yuling (華僑大学工学院 泉州 362021) ,  Liu Peizhong (華僑大学工学院 泉州 362021) ,  Tang Jianeng (華僑大学工学院 泉州 362021;華僑大学机電及自動化学院 厦門361021) ,  Luo Yanmin (華僑大学計算机科学与技術学院 厦門 361021)
資料名： Dianzi yu Xinxi Xuebao  (Dianzi yu Xinxi Xuebao)
巻： 41  号： 6  ページ： 1488-1495  発行年： 2019年 
JST資料番号： C2507A  ISSN： 1009-5896  CODEN： DKXUEC  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： 母集団多様性と交差オペレータは,微分進化(DE)アルゴリズムでグローバル最適化問題を解くのに重要な役割を果たして,様々な群共分散学習微分進化(MCDE)アルゴリズムを提案した。まず第一に,個体群構造を採用して,進化過程の個体多様性を,対応する突然変異戦略によって保証した。次に,母集団間の共分散学習を通して,適切な回転座標システムを,交差操作のために確立し,そして,適応制御パラメータを用いて,個体群の探査および収束能力をバランスさせた。最後に、単峰関数、多峰関数、偏移関数と高次元関数の25基準テスト関数上でテストを行い、他の先進進化アルゴリズムと比べ、実験結果は提案アルゴリズムがその他のアルゴリズムよりグローバル最適化問題を解決する上で最適効果を達成することを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *学習 ,  突然変異 ,  *アルゴリズム ,  *共分散 ,  高次元 ,  母集団 ,  個体群 ,  オペレータ
準シソーラス用語： *進化的アルゴリズム ,  制御パラメータ ,  進化過程 ,  大域的最適化 ,  微分進化 ,  *差分進化アルゴリズム ,  *分散学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (4件)： 群 ,  共分散 ,  学習 ,  差分進化アルゴリズム