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J-GLOBAL ID：201902230913429185   整理番号：19A2708520

連続最適化問題のための改良型大域的最良誘導人工蜂コロニーアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

An improved global best guided artificial bee colony algorithm for continuous optimization problems

著者 (4件)： Cao Yongcun (School of Information Engineering, Minzu University of China, Beijing, China) ,  Lu Yong (School of Information Engineering, Minzu University of China, Beijing, China) ,  Pan Xiuqin (School of Information Engineering, Minzu University of China, Beijing, China) ,  Sun Na (School of Information Engineering, Minzu University of China, Beijing, China)
資料名： Cluster Computing  (Cluster Computing)
巻： 22  号： Supplement 2  ページ： 3011-3019  発行年： 2019年 
JST資料番号： W4172A  ISSN： 1386-7857  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)

抄録/ポイント： 人工ミツバチコロニー(ABC)は,多くの工学的問題に対する良好な最適化剤であることが証明されている。しかしながら,標準ABCは,乏しい開発のためゆっくりと収束する。最近,グローバル最良誘導ABC(すなわちGABC)と呼ばれる新しいABC変種が提案された。いくつかのシミュレーション研究は,GABCが標準ABCより正確な解を見つけることができることを証明した。本論文では,改良ABC(すなわちIABC)を提案し,GABCの性能を強化した。IABCにおいて,onlookerハチは,開発能力を改善するために,修正解探索方程式を用いた。実験検証を10の古典的ベンチマーク関数で実行した。結果は,著者らの新しいアプローチIABCが標準のABC,GABCおよびもう一つの改良ABC変異体より優れていることを示した。Copyright 2018 Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： シミュレーション ,  *最適化 ,  ベンチマーク
準シソーラス用語： *人工ハチコロニー ,  実験検証 ,  解探索 ,  *人工ハチコロニーアルゴリズム ,  *連続最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 人工蜂コロニー(ABC) ,  グローバルな最良 ,  収束速度 ,  加速 ,  連続最適化

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 最適化問題 ,  誘導 ,  人工蜂コロニーアルゴリズム