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J-GLOBAL ID：202002232616143416   整理番号：20A0812695

スケールフリーネットワーク上の移動粒子による粒子群最適化【JST・京大機械翻訳】

Particle Swarm Optimization with Moving Particles on Scale-Free Networks

著者 (5件)： Wu Di (School of Electronic and Information Engineering, Beihang University, Beijing, China) ,  Jiang Nan (School of Electronic and Information Engineering, Beihang University, Beijing, China) ,  Du Wenbo (School of Electronic and Information Engineering, Beihang University, Beijing, China) ,  Tang Ke (Shenzhen Key Laboratory of Computational Intelligence, Department of Computer Science and Engineering, Southern University of Science and Technology, Shenzhen, Guangdong, China) ,  Cao Xianbin (School of Electronic and Information Engineering, Beihang University, Beijing, China)
資料名： IEEE Transactions on Network Science and Engineering  (IEEE Transactions on Network Science and Engineering)
巻： 7  号： 1  ページ： 497-506  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2435A  ISSN： 2327-4697  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： PSOは,多くの分野で広く適用されている自然に触発された最適化アルゴリズムである。本論文では,いくつかの粒子がスケールフリーネットワーク上で移動し,探索コースの間の相互作用パターンを変化させることができるMP-PSOと名付けた変種を提示した。固定された相互作用源を有する従来のPSOと対照的に,MP-PSOはより良い柔軟性と多様性を示し,そこでは,粒子群の構造が適応的に変化し,探索と開発を広範囲にバランスさせることができた。ベンチマーク関数に関する実験により,MP-PSOは,特に多モード関数に対して,解の質と成功率に関する他のPSO変種より優れていることを示した。さらに,顕微鏡的観点から移動戦略の影響を調べ,ハブと非ハブノードに位置する粒子の協調機構が最適化プロセスの間に重要な役割を果たすことを見出した。特に,非ハブノード上の粒子の動きにより,探索は最終段階でもある程度保証され,最適化に役立つ可能性がある。著者らは,空気輸送制御の分野において,重要な最適化問題,到着順序付けおよびスケジューリングを解決するために,それを用いることによって,MP-PSOの適用性を実証した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 多モード ,  柔軟性 ,  交通制御 ,  *最適化 ,  ベンチマーク ,  適応性 ,  スケジューリング ,  相互作用 ,  最適化問題
準シソーラス用語： 順序づけ ,  成功率 ,  最適アルゴリズム ,  *粒子群最適化 ,  *スケールフリーネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 信号理論  (ND02020G) ,  無線通信一般  (ND08010L)

タイトルに関連する用語 (2件)： スケールフリーネットワーク ,  粒子群最適化