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J-GLOBAL ID：202002237735892824   整理番号：20A2219047

数値および工学設計最適化問題を解くためのリフォーマティブティーチング学習ベース最適化アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

A reformative teaching-learning-based optimization algorithm for solving numerical and engineering design optimization problems

著者 (6件)： Li Zhuang (School of Computer and Communication Engineering, University of Science and Technology Beijing, Beijing, China) ,  Zhang Xiaotong (School of Computer and Communication Engineering, University of Science and Technology Beijing, Beijing, China) ,  Zhang Xiaotong (Beijing Advanced Innovation Center for Materials Genome Engineering, University of Science and Technology Beijing, Beijing, China) ,  Qin Jingyan (School of Mechanical Engineering, University of Science and Technology Beijing, Beijing, China) ,  He Jie (School of Computer and Communication Engineering, University of Science and Technology Beijing, Beijing, China) ,  He Jie (Beijing Key Laboratory of Knowledge Engineering for Materials Science, University of Science and Technology Beijing, Beijing, China)
資料名： Soft Computing  (Soft Computing)
巻： 24  号： 20  ページ： 15889-15906  発行年： 2020年 
JST資料番号： W1043A  ISSN： 1432-7643  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 教室における教育学習のプロセスをシミュレートする,教育学習ベースの最適化(TLBO)アルゴリズムは,多くの研究者によって研究され,そして,多くの実験は,それが,最適化問題を解決する際に,大きな性能を有することを示した。しかし,それは教師相に固有の起源バイアスを持ち,複雑な高次元最適化問題を解くための局所最適に陥る可能性がある。したがって,改良教育法を提案して,収束過程中に収束のバイアスを除去し,探索の能力を強化した。そして,自己学習位相を提示して,収束後の探査の能力を維持した。さらに,突然変異相を導入し,個体群間の良好な混合能力を提供し,早熟収束を防ぐ。その結果,3つの修正による改良TLBO(RTLBO)アルゴリズム,改良教育法,自己学習位相および突然変異位相を提案し,TLBOアルゴリズムの性能を大幅に改善した。10の無拘束ベンチマーク関数と3つの制約付き工学設計問題を採用して,RTLBOアルゴリズムの性能を評価した。実験の結果は,RTLBOアルゴリズムが,文献における他の利用可能な最適化アルゴリズムと同等か,または少なくとも同等である,または,より良い性能であることを示した。Copyright Springer-Verlag GmbH Germany, part of Springer Nature 2020 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 ,  教育 ,  *最適化 ,  *学習 ,  *最適化問題 ,  *最適化手法 ,  突然変異 ,  位相 ,  個体群 ,  高次元 ,  ベンチマーク ,  思春期早発症
準シソーラス用語： 自己学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 進化アルゴリズム ,  群知能に基づくアルゴリズム ,  制約なし数値最適化 ,  制約付きエンジニアリング最適化 ,  教育学習ベース最適化アルゴリズム

分類 (4件)： その他のオペレーションズリサーチの手法  (KA03070E) ,  電力系統一般  (NB02000E) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  熱交換器,冷却器  (PA03020G)

タイトルに関連する用語 (5件)： 数値 ,  工学設計 ,  最適化問題 ,  学習 ,  最適化アルゴリズム