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J-GLOBAL ID:201902247177619204   整理番号:19A1765853

新しい種類のOnlooker Beeによる人工蜂コロニーのための自然淘汰法【JST・京大機械翻訳】

Natural selection methods for artificial bee colony with new versions of onlooker bee
著者 (5件):
資料名:
巻: 23  号: 15  ページ: 6455-6494  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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人工ミツバチコロニー(ABC)アルゴリズムは,最も最近の群知能に基づくアルゴリズムの1つであり,それらのhibeにおけるミツバチの採餌行動をシミュレートする。ABCは,使用されているハチとオオクカのミツバチオペレータにおける解探索方程式を用いて,高い花蜜量を持つ食物源の場所を発見する唯一の目的で,人工ハチのコロニーから始まる。しかしながら,解探索方程式は探索において良く,開発において劣っている。本論文では,進化アルゴリズムからヒントを得た一連の選択方式により選択された適合試験食品源の値を用いて,オンロッカーハチの解探索方程式を修正した。これは,利用可能性と収束性を実現するために,個体群からの適合試験食品源に対するオンロッカーハチの探索過程を導くことである。4つの選択方式を,以下の4つのバージョンにおける適合試験食品源を選択するために,ABCアルゴリズムを組み込んだ。グローバルベスト,トーナメント,線形ランク,および指数ランク。評価目的のために,10の古典的ベンチマーク最適化関数を用いて,そのパラメータに対する各ABCアルゴリズムの感度解析を研究した。修正の有効性を研究するために,提案したABCバージョンの性能を元のABCバージョンと比較した。さらに,ABCアルゴリズムの比較評価を,CEC2005ベンチマーク関数,CEC2015ベンチマーク関数,および経済負荷配分問題の2つの実世界事例に関して研究した最先端の方法に対して実行した。実験結果は,onlookerハチの探索方程式の中に組み込まれた選択方式がABCアルゴリズムの性能に直接影響することを示した。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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分類 (2件):
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システム・制御理論一般  ,  ニューロコンピュータ 
タイトルに関連する用語 (2件):
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