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J-GLOBAL ID：201902262031170910   整理番号：19A0624943

多戦略の異なる次元突然変異微分進化アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Multi-strategy different dimensional mutation differential evolution algorithm

著者 (4件)： Xiao Peng (School of Electrical Engineering and Automation, Jiangsu Normal University, Xuzhou 221116, China) ,  Zou Dexuan (School of Electrical Engineering and Automation, Jiangsu Normal University, Xuzhou 221116, China) ,  Xia Zhenglong (School of Electrical Engineering and Automation, Jiangsu Normal University, Xuzhou 221116, China) ,  Shen Xin (School of Electrical Engineering and Automation, Jiangsu Normal University, Xuzhou 221116, China)
資料名： AIP Conference Proceedings  (AIP Conference Proceedings)
巻： 2073  号： 1  ページ： 020102-020102-9  発行年： 2019年 
JST資料番号： D0071C  ISSN： 0094-243X  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 早期収束と低収束精度のような微分進化(DE)アルゴリズムの特性を目的として,著者らは多重戦略の異なる次元突然変異微分進化(MDMDE)アルゴリズムを提案した。一方では,アルゴリズムは突然変異次元から始まり,次に異なる次元戦略を提案する。他方では,マルチ戦略突然変異をアルゴリズムの全発電サイクルにおいて用いた。さらに,局所最大値をジャンプするために,修正交差率と動的突然変異係数を提案した。最後に,MDMDEを8種類のテスト関数に適用し,他の2つのアルゴリズムと比較した。結果は,MDMDEがより良い最適化結果を得ることができて,それが他のアルゴリズムより望ましい性能を示すことを示した。Copyright 2019 AIP Publishing LLC All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *突然変異 ,  多重化 ,  発電 ,  最適化 ,  *アルゴリズム
準シソーラス用語： *微分進化 ,  早期収束 ,  *微分進化アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (4件)： 戦略 ,  次元 ,  突然変異 ,  微分進化アルゴリズム