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J-GLOBAL ID：202002230205209134   整理番号：20A1943478

自己適応微分進化の応用に関する概観【JST・京大機械翻訳】

An Overview on the Application of Self-Adaptive Differential Evolution

著者 (4件)： Adnan Sarah Hazwani (Centre of Global Sustainability Studies, Universiti Sains Malaysia, Penang, Malaysia) ,  Wang Shir Li (Computing and Creative Industry, Universiti Pendidikan Sultan Idris, Perak, Malaysia) ,  Ibrahim Haidi (School of Electrical and Electronic Engineering, Universiti Sains Malaysia, Penang, Malaysia) ,  Ng Theam Foo (Centre of Global Sustainability Studies, Universiti Sains Malaysia, Penang, Malaysia)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： ICCMS 2018  ページ： 82-86  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0698C  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： 微分進化(DE)は,おそらく,最も現在の強力な確率的実パラメータ最適化アルゴリズムであり,ニューラルネットワーク,ロジスティックス,スケジューリング,モデリング,その他のような多様な分野で使用されている。その単純さ,実装の容易さ,および信頼性は,アルゴリズムを実装する際に多くの実務者と科学者を捉えた。異なる問題が異なるパラメータ設定を必要とするので,複雑な計算最適化問題をタックリングする際のDEの実装は非常に困難である。それにもかかわらず,このアルゴリズムの成功は,手における問題に基づく正しいパラメータ設定を選択する能力に依存する。従って,各問題の完全なパラメータを微調整するために特別な注意が必要である。自己適応微分進化(SADE)アルゴリズムを,DEアルゴリズムで使用するために,正しいパラメータの探索を単純化するために導入した。学習戦略とパラメータ設定の選択が事前定義を必要としないので,最適化領域におけるSADEの導入で,パラメータ調整は混乱がなくなった。本論文は,SADE実装から恩恵を受ける重要な応用に関する概観を提供することを目的とする。SADEは,電磁,電力システム,コンピュータ性能,発酵,ポリエステルプロセスなど多くの分野で応用されてきた。また,SADEは従来のDEアルゴリズムと比較してより良い性能を達成することを証明した。問題解決においてSADEを実行した関連論文を収集し,解析することによって,SADEの応用に関する重要な傾向を提供した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese 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 ,  簡素化 ,  最適化問題 ,  信頼性 ,  スケジューリング ,  問題解決 ,  ロジスティックス ,  最適化手法 ,  電力系統 ,  ニューラルネットワーク ,  ポリエステル ,  計算機特性
準シソーラス用語： *自己適応 ,  *微分進化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 最適化 ,  概観 ,  自己適応微分進化

分類 (4件)： 数値解析,近似法  (AB04000F) ,  数値計算  (JE02000J) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  アンテナ  (ND06000M)

タイトルに関連する用語 (3件)： 自己適応 ,  微分進化 ,  応用