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J-GLOBAL ID：202002227174551480   整理番号：20A0793253

Tunicate Swarmアルゴリズム:グローバル最適化のための新しいバイオ触発ベースのメタヒューリスティックパラダイム【JST・京大機械翻訳】

Tunicate Swarm Algorithm: A new bio-inspired based metaheuristic paradigm for global optimization

著者 (4件)： Kaur Satnam (Department of Computer Science and Engineering, Dr. B. R. Ambedkar National Institute of Technology, Jalandhar 144011, Punjab, India) ,  Awasthi Lalit K. (Department of Computer Science and Engineering, Dr. B. R. Ambedkar National Institute of Technology, Jalandhar 144011, Punjab, India) ,  Sangal A.L. (Department of Computer Science and Engineering, Dr. B. R. Ambedkar National Institute of Technology, Jalandhar 144011, Punjab, India) ,  Dhiman Gaurav (Department of Computer Science, Government Bikram College of Commerce, Patiala 147001, Punjab, India)
資料名： Engineering Applications of Artificial Intelligence  (Engineering Applications of Artificial Intelligence)
巻： 90  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： T0797A  ISSN： 0952-1976  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文は,複雑なスウォームアルゴリズム(TSA)と呼ばれるバイオインスパイ触発メタヒューリスティック最適化アルゴリズムを紹介した。提案したアルゴリズムは,ナビゲーションと採餌プロセスの間に,ツニカートのジェット推進と群れ挙動を模倣する。TSAの性能を,ANOVA試験と共に感度,収束性およびスケーラビリティ解析を用いて,74のベンチマークテスト問題に関して評価した。このアルゴリズムの有効性を,生成された最適解に基づくいくつかのよく知られたメタヒューリスティック手法と比較した。さらに,6つの制約付きおよび1つの制約のないエンジニアリング設計問題に関する提案アルゴリズムを実行し,そのロバスト性をさらに検証した。シミュレーション結果は,TSAが他の競合アルゴリズムと比較してより良い最適解を生成し,未知の探索空間を持つ実事例研究を解くことができることを実証した。提案したTSAアルゴリズムのソース符号が利用可能であることを示した。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *最適化 ,  計算機シミュレーション ,  ジェット推進 ,  インダストリアルデザイン ,  ロバスト性 ,  *アルゴリズム ,  有効性 ,  発見的方法 ,  分散分析 ,  シミュレーション ,  事例研究
準シソーラス用語： 最適解 ,  採餌 ,  最適アルゴリズム ,  *ヒューリスティック ,  *大域的最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： メタヒューリスティックス ,  制約付き最適化 ,  制約なし最適化 ,  工学設計問題 ,  群知能

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (2件)： アルゴリズム ,  グローバル最適化