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J-GLOBAL ID：202002246201398234   整理番号：20A0772432

多変数灰色予測進化アルゴリズム:新しいメタヒューリスティック【JST・京大機械翻訳】

Multivariable grey prediction evolution algorithm: A new metaheuristic

著者 (5件)： Xu Xinlin (School of Information and Mathematics, Yangtze University, Jingzhou, Hubei, 434023, PR China) ,  Hu Zhongbo (School of Information and Mathematics, Yangtze University, Jingzhou, Hubei, 434023, PR China) ,  Su Qinghua (School of Information and Mathematics, Yangtze University, Jingzhou, Hubei, 434023, PR China) ,  Li Yuanxiang (School of Computer Science, Wuhan University, Wuhan, Hubei, 430000, PR China) ,  Dai Jianhua (College of Information Science and Engineering, Hunan Normal University, Changsha, Hunan, 410000, PR China)
資料名： Applied Soft Computing  (Applied Soft Computing)
巻： 89  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2175A  ISSN： 1568-4946  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： 1982年にDeng Jによって提案された灰色予測システムの理論的基礎を,適切な変換が特定の条件の下で近似的指数法則を有する一連のデータに非秩序化データを変換することができるという事実に関して築き上げた。灰色予測理論に触発されて,本論文は,MGPEAと呼ばれる多変量灰色予測モデルMGM(1,n)に基づく新規進化的アルゴリズムを紹介した。提案したMGPEAは時系列として進化アルゴリズムの母集団系列を考慮する。それは,最初に,母集団データを近似的指数法則によって一連のデータに変換して,次に,MGM(1,n)を用いて次の母集団を予測した。哲学的に,MGPEAは,個体群配列の遺伝的情報連鎖の開発傾向を予測することによって,最適化プロセスを実行した。MGPEAの性能を,CEC2005ベンチマーク関数,CEC2014ベンチマーク関数,および5つのエンジニアリング制約設計問題から成る試験一式について検証した。比較実験は,MGPEAの有効性と優位性を示した。提案したMGPEAは,灰色予測モデルを用いることによりメタヒューリスティックスを構築する場合と見なすことができる。この設計アイデアは,他の予測モデルにより触発されたより多くのメタヒューリスティックに導くことが期待される。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： *母集団 ,  予測モデル ,  最適化 ,  比較試験 ,  ベンチマーク ,  近似法 ,  有効性 ,  遺伝 ,  インダストリアルデザイン ,  個体群
準シソーラス用語： メタヒューリスティクス ,  *ヒューリスティック ,  *進化的アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 工学設計問題 ,  進化的アルゴリズム ,  グレイ予測 ,  MGM(1N)

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  数理計画法  (KA03030M)

タイトルに関連する用語 (5件)： 多変数 ,  灰色 ,  予測 ,  進化アルゴリズム ,  ヒューリスティック