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J-GLOBAL ID:202002212574281593   整理番号:20A0807036

バイオ触発ソフトウェア定義ネットワーキングのためのSVMを用いた新しい人工蜂コロニー最適化アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

A Novel Artificial Bee Colony Optimization Algorithm with SVM for Bio-inspired Software-Defined Networking
著者 (4件):
資料名:
巻: 48  号:ページ: 310-328  発行年: 2020年 
JST資料番号: B0257B  ISSN: 0885-7458  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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近年,人工知能とバイオインスパイアコンピューティング方法論が急速に上昇し,多くの分野に適用されている。生物に触発されたネットワークシステムは生物学とコンピュータ科学の分野であり,それはバイオインスパイアコンピューティングとバイオインスパイアシステムに対して高い関係を持っている。それは,ネットワーク環境において非常に容易に複雑なタスクを達成するのを助ける自己組織化と自己回復特性を持っている。ソフトウェア定義ネットワークはネットワーク変換におけるブレークスルーを提供する。しかし,ネットワーク機能性と資源配分を決定するための制御装置に関するネットワーク要求と焦点の増加は,自己管理能力を目指している。より最近,人工ミツバチコロニー(ABC)アルゴリズムを用いて,パラメータ最適化の問題を解決した。本論文では,人工ミツバチコロニー(DfABC)最適化アルゴリズムのための離散化食品源を提案し,サポートベクトルマシン(SVM)モデルのカーネルパラメータを最適化するために適用し,新しいハイブリッドを作成した。予測精度をさらに改善するために,提案したDfABCアルゴリズムを6つのポピュラーなUCIデータセットに適用した。また,DfABCアルゴリズムを粒子群最適化(PSO),遺伝的アルゴリズム(GA),および元のABCアルゴリズムと比較した。実験結果は,提案したDfABC-SVMモデルが,より短い収束時間でより良い分類精度を達成し,他のハイブリッド人工知能モデルを上回ることを示した。Copyright Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature 2018 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (4件):
分類
JSTが定めた文献の分類名称とコードです
人工知能  ,  通信網  ,  電話・データ通信・交換一般  ,  計算機網 
タイトルに関連する用語 (4件):
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