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J-GLOBAL ID：202002224756738911   整理番号：20A1588450

学習機構を持つ正弦余弦アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Sine-cosine algorithm with learning mechanism

著者 (3件)： Fang Xuyang (河南大学 軟件学院,河南 開封,475004) ,  Wu Xiangjun (河南大学 軟件学院,河南 開封,475004) ,  You Datao (河南大学 軟件学院,河南 開封,475004)
資料名： Jisuanji Yingyong Yanjiu  (Jisuanji Yingyong Yanjiu)
巻： 37  号： 3  ページ： 809-813  発行年： 2020年 
JST資料番号： C2536A  ISSN： 1001-3695  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 標準正余弦アルゴリズムによる関数最適化問題を解く際に、局部最適に陥りやすく、収束精度が悪いなどの問題に対して、学習メカニズムを有する正弦余弦アルゴリズムを提案した。エリート逆学習戦略を導入して,エリートとリバースグループを構築し,そのハイブリッド母集団を優先して保存して,個体群の個体位置を最適化して,アルゴリズムの探索精度を改善した。同時に、個体の反思考学習能力を利用して、個体の盲目地から現在の最適解への学習を防ぎ、このアルゴリズムを局部最適に停滞させ、それによってアルゴリズムの未熟な収束を有効に回避した。13のベンチマーク関数でシミュレーション実験を行い,実験結果は,このアルゴリズムが,比較アルゴリズムと比較して,強いロバスト性と機能最適化能力を有することを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  最適化 ,  シミュレーション ,  *学習 ,  個体群 ,  母集団 ,  ベンチマーク ,  ロバスト性 ,  関数最適化 ,  最適解 ,  学習能力 ,  改変
準シソーラス用語： 学習戦略 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (2件)： 学習 ,  アルゴリズム