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J-GLOBAL ID：202002241254022339   整理番号：20A0039432

実数値最適化問題の非対称逆探索アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Negatively Correlated Search with Asymmetry for Real-Parameter Optimization Problems

著者 (7件)： Yu Runlong (大数据分析与応用安徽省重点実験室(中国科学技術大学) 合肥 230027) ,  Zhao Hongke (天津大学管理与経済学部 天津300072) ,  Wang Zhong (大数据分析与応用安徽省重点実験室(中国科学技術大学) 合肥 230027) ,  Ye Yuyang (大数据分析与応用安徽省重点実験室(中国科学技術大学) 合肥 230027) ,  Zhang Peining (大数据分析与応用安徽省重点実験室(中国科学技術大学) 合肥 230027) ,  Liu Qi (大数据分析与応用安徽省重点実験室(中国科学技術大学) 合肥 230027) ,  Chen Enhong (大数据分析与応用安徽省重点実験室(中国科学技術大学) 合肥 230027)
資料名： Jisuanji Yanjiu yu Fazhan  (Jisuanji Yanjiu yu Fazhan)
巻： 56  号： 8  ページ： 1746-1757  発行年： 2019年 
JST資料番号： W0790A  ISSN： 1000-1239  CODEN： JYYFEY  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 現実世界における多くの応用は実数値最適化問題と密接に関連する。複雑な実数値最適化問題を解くために,いくつかの研究作業は,異なるメタヒューリスティック仮説を提案し,対応する探索戦略を設計する。解空間の探索において,解空間の新領域(多様化)と高品質解の利用(集約化)間の関係をどのように平衡するかは,メタヒューリスティック探索アルゴリズムの性能を向上させる重要な要素の一つである。特に,逆相関探索(negativelycorrelatedsearch,NCS)は,探索プロセスに逆相関の探索傾向を導入することにより,解の多様性を促進し,並列山登りアルゴリズムの探索性能を効果的に改良した。検索プロセスの探索行動を確率分布としてモデル化し,次に,探索プロセスの探索範囲の相対サイズに従って,探索行動をさらに大域的探索行動と局所探索挙動に分割した。次に,新しいメタヒューリスティック探索アルゴリズム,すなわち非対称逆相関探索(negativelycorrelatedsearchwithasymmetry,NSA)を提案した。大域探索行動を持つ探索プロセスは,できるだけ局所探索行動を持つ探索プロセスから離れると仮定する。検索プロセスの間の非対称な逆相関の探索傾向によって,提案したアルゴリズムは,より良い検索効率を持った。実験結果は,非対称逆相関探索が,20のマルチモーダル実数値最適化問題において,成熟した探索方法と比較して,最良の全体的性能を達成することを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： モデリング ,  *非対称性 ,  近傍探索法 ,  *実数 ,  *アルゴリズム ,  検索効率 ,  確率分布 ,  多モード ,  *最適化問題 ,  探索行動 ,  集中化 ,  多様化
準シソーラス用語： 解空間 ,  探索戦略 ,  *探索アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (4件)： 実数値 ,  最適化問題 ,  非対称 ,  探索アルゴリズム