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J-GLOBAL ID：202002244772574822   整理番号：20A1082295

二重突然変異戦略協力による改良型微分進化アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

An improved differential evolution algorithm with dual mutation strategies collaboration

著者 (4件)： Li Yuzhen (National Key Laboratory of Fundamental Science on Synthetic Vision, Sichuan University, No. 24, First South Section, First Ring Road, Chengdu 610065, China) ,  Li Yuzhen (Department of Information Security, Henan Police College, No. 1, East Road, Longzi Lake, Zhengzhou 450046, China) ,  Wang Shihao (Department of Information Security, Henan Police College, No. 1, East Road, Longzi Lake, Zhengzhou 450046, China) ,  Yang Bo (National Key Laboratory of Fundamental Science on Synthetic Vision, Sichuan University, No. 24, First South Section, First Ring Road, Chengdu 610065, China)
資料名： Expert Systems with Applications  (Expert Systems with Applications)
巻： 153  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： W0178A  ISSN： 0957-4174  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： 微分進化(DE)の性能に及ぼす突然変異戦略と制御パラメータの選択の影響を減少させるために,本論文は二重突然変異戦略協力(DMCDE)を有する改良微分進化アルゴリズムを提案して,それにおいて,2つの主要な改良を提示した。最初に,DMCDEは,古典的なDE/rand2とDE/最良/2の突然変異戦略の2つの新しい変種を提案するために,それぞれDE/e-rand2とDE/e-最良/2と呼ぶエリート誘導機構を導入した。それらは,基本ベクトルとして優れたエリート母集団からランダムに選択された個体と差分ベクトルの最初のベクトルを使用して,それによって,ランダム性を失うことなく個々の突然変異のためにより明確な誘導を提供する。第二に,二重突然変異戦略協力の機構を,アルゴリズムのグローバル探査と局所的開発の間のトレードオフを得るために利用した。DMCDEの性能を,一般的に使用される試験関数と実世界最適化問題を用いて評価した。結果は,DMCDEがDEの最適化性能を著しく改善することができて,比較競争者より優れていることを示した。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 ,  ベクトル ,  最適化問題 ,  *突然変異 ,  母集団
準シソーラス用語： ランダム性 ,  制御パラメータ ,  *微分進化 ,  *微分進化アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 微分進化 ,  エリートガイダンス ,  二重突然変異戦略 ,  トレードオフ戦略

分類 (2件)： 数値計算  (JE02000J) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 突然変異 ,  戦略 ,  協力 ,  微分進化アルゴリズム