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J-GLOBAL ID：201902260486176959   整理番号：19A1139281

脳嵐最適化におけるべき乗則分布との集団相互作用の発見【JST・京大機械翻訳】

The discovery of population interaction with a power law distribution in brain storm optimization

著者 (4件)： Wang Yirui (Faculty of Engineering, University of Toyama, Toyama-shi, Japan) ,  Gao Shangce (Faculty of Engineering, University of Toyama, Toyama-shi, Japan) ,  Yu Yang (Faculty of Engineering, University of Toyama, Toyama-shi, Japan) ,  Xu Zhe (Faculty of Engineering, University of Toyama, Toyama-shi, Japan)
資料名： Memetic Computing  (Memetic Computing)
巻： 11  号： 1  ページ： 65-87  発行年： 2019年 
JST資料番号： W4725A  ISSN： 1865-9292  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： 脳嵐最適化(BSO)は,人間のbrainストーミング過程に由来する新しい進化的アルゴリズムである。種々の問題に対するBSOの適用の成功により,その妥当性と効率を実証した。人口進化の観点からアルゴリズムの性能を理論的に分析するために,人口相互作用ネットワーク(PIN)を用いて,BSOにおける個人間の関係を構築した。異なる次元,パラメータ,組合せパラメータ設定および関連アルゴリズムにおける4つの実験をそれぞれ実行した。実験結果は,BSOの平均度の周波数が低次元の関数におけるべき乗則分布を満たすことを示し,3種類の次元の中でアルゴリズムの最良性能を示した。BSOのパラメータを研究して,アルゴリズムの性能に及ぼすべき乗則分布と母集団相互作用の影響を見つけて,それぞれのパラメータは個人の間の関係を変化させることができた。さらに,パラメータ間の相互効果を解析し,BSOの性能を著しく向上させる最良の組合せ結果を見出した。BSO,DEおよびPSOの間のコントラストは,べき乗則分布がアルゴリズムの性能を強化するために母集団相互作用を強化するためにより効果的であることを実証した。Copyright 2017 Springer-Verlag GmbH Germany, 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： ネットワーク ,  *相互作用 ,  母集団 ,  パラメータ ,  アルゴリズム ,  *最適化 ,  コントラスト
準シソーラス用語： 低次元 ,  進化的アルゴリズム ,  *べき乗分布 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 人口相互作用 ,  べき乗則分布 ,  脳の嵐の最適化 ,  平均次数

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  システム最適化手法  (IA02050Z)

タイトルに関連する用語 (7件)： 脳 ,  嵐 ,  最適化 ,  べき乗則分布 ,  集団 ,  相互作用 ,  発見