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J-GLOBAL ID：202002236453174555   整理番号：20A2659914

自然にヒントを得た最適化アルゴリズム:挑戦と未解決問題【JST・京大機械翻訳】

Nature-inspired optimization algorithms: Challenges and open problems

著者 (1件)： Yang Xin-She (School of Science and Technology, Middlesex University, London NW4 4BT, UK)
資料名： Journal of Computational Science  (Journal of Computational Science)
巻： 46  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： W3406A  ISSN： 1877-7503  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： 科学と工学における多くの問題は,複雑な非線形制約を受ける最適化問題として定式化できる。高度非線形問題の解は,通常,洗練された最適化アルゴリズムを必要とし,そして,従来のアルゴリズムは,そのような問題を扱うのに苦労するかもしれない。現在の傾向は,それらの柔軟性と有効性のために,自然にヒントを得たアルゴリズムを使用することである。しかし,自然発想計算とスウォームインテリジェンスに関するいくつかの重要な問題がある。本論文は,それらの探索機構と数学的基礎に重点をおいて,いくつかの最近の性質にヒントを得たアルゴリズムの詳細なレビューを提供した。アルゴリズム収束と安定性,パラメータ調整,数学的フレームワーク,ベンチマークとスケーラビリティの役割の解析に関して,いくつかの挑戦的な問題を同定し,5つの未解決問題を強調した。これらの問題は将来の研究の方向によって議論される。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： *アルゴリズム ,  *最適化 ,  最適化問題 ,  *最適化手法 ,  柔軟性 ,  有効性 ,  定式化 ,  スウォーム ,  ベンチマーク ,  非線形問題
準シソーラス用語： メタヒューリスティクス ,  粒子群最適化 ,  *未解決問題 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (13件)： アルゴリズム ,  Batアルゴリズム ,  収束 ,  カッコウ探索 ,  微分進化 ,  ホタルアルゴリズム ,  花受粉アルゴリズム ,  メタヒューリスティックス ,  自然にヒントを得た計算 ,  最適化 ,  粒子群最適化 ,  安定性 ,  群知能

分類 (4件)： その他のオペレーションズリサーチの手法  (KA03070E) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  システム最適化手法  (IA02050Z) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (3件)： ヒント ,  最適化アルゴリズム ,  未解決問題