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J-GLOBAL ID：201902260085016710   整理番号：19A1664620

SVSA:最適化問題を解くための半渦探索アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

SVSA: a Semi-Vortex Search Algorithm for solving optimization problems

著者 (2件)： Razavi Seyedeh Fatemeh (School of Electrical and Computer Engineering, University of Tehran, Tehran, Iran) ,  Sajedi Hedieh (School of Mathematics, Statistics and Computer Science, College of Science, University of Tehran, Tehran, Iran)
資料名： International Journal of Data Science and Analytics  (International Journal of Data Science and Analytics)
巻： 8  号： 1  ページ： 15-32  発行年： 2019年 
JST資料番号： W4462A  ISSN： 2364-415X  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： 渦探索アルゴリズム(VSA)は,撹拌流体によって生成された渦によって触発された単一ベースのメタ発見的アルゴリズムである。VSA探索は,初期中心(境界の中央)から始まる入れ子渦を生成し,渦は徐々に縮小される。各反復において,新しい渦の中心を以前の中心の周りを探索し,Gauss分布を持つ候補解の集合を生成し,それらの最良を選択し,それを置き換えるために以前の中心と比較することにより生成した。しかし,この戦略は,探索空間が時間通過と多くの目的関数の構造に従って適切に探索されないので,局所最適に捕捉できる。したがって,本論文では,VSAの改良版を紹介した。実際に,提案した方法は,必ずしも入れ子渦を作るために制限されない。VSAを採用した後に,探索空間を各反復における一様分布によって探索し,次に,渦の中心は最良のランダム解に向かって移動する。この状況において,シフト中心が以前の中心より良いならば,中心は新しい点に移される。この方法で,VSAは次の反復においてシフト中心で走る。したがって,提案した方法は半VSA(SVSA)であり,その渦は必ずしも入れられていない。50ベンチマーク最適化関数に関する実験は,SVSAがVSAを改善できることを示した。特に,VSAが局所最適に捕捉されたときに,VSAを改善することができた。Copyright 2018 Springer Nature Switzerland AG Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 撹拌 ,  *渦 ,  正規分布 ,  *最適化問題 ,  *最適化 ,  ベンチマーク ,  目的関数
準シソーラス用語： 一様分布 ,  探索空間 ,  発見的アルゴリズム ,  *探索アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 移動する渦 ,  最適化 ,  半渦探索アルゴリズム ,  Meta-発見的方法

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 ,  渦 ,  探索アルゴリズム