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J-GLOBAL ID：202002253012613412   整理番号：20A2204166

データ生成および分析のための花受粉アルゴリズム-診断解析【JST・京大機械翻訳】

Flower pollination algorithm for data generation and analytics - a diagnostic analysis

著者 (3件)： Odili Julius Beneoluchi (Department of Mathematical Sciences, Faculty of Science & Science Education, Anchor University, Lagos, Nigeria) ,  Noraziah A. (Faculty of Computer Systems and Software Engineering, Universiti Malaysia Pahang, Kuantan 26300, Malaysia) ,  Babalola Asegunloluwa Eunice (Department of Mathematical Sciences, Faculty of Science & Science Education, Anchor University, Lagos, Nigeria)
資料名： Scientific African  (Scientific African)
巻： 8  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5514A  ISSN： 2468-2276  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： 科学的および工学的応用における最適化の有効性は,いくつかの最適化アルゴリズムの設計に導くデータ生成および解析における科学的調査の人気のある分野を最適化させた。文献における膨大な数の最適化アルゴリズムの観点から,各技術の長所と弱点を出すように,完全な診断評価の必要性があり,その方法は,彼らが最適化問題に直面するとき,インフォームド選択を行う際に研究者を支援する。本論文は,ポピュラーなベンチマークSphere関数と非ポピュラーであるが複雑なマルチモーダルDejong5関数を解決する際の,反復と探索エージェントの数の影響の評価に関して,フローラPollinationアルゴリズムの文献におけるギャップを埋めることを目的とし,さもなければShekel Foxole関数と呼ばれる。多くの経験的評価の後,研究は,フローラPollinationアルゴリズムが高速技術だけではなく,適切な反復と花個体群を使用するとき,良い結果を得ることを発見した。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 ,  最適化問題 ,  最適化手法 ,  スイギュウ ,  *受粉 ,  フローラ ,  個体群 ,  多モード ,  有効性 ,  ベンチマーク ,  エージェント ,  遺伝的アルゴリズム
準シソーラス用語： 影響評価 ,  *データ生成 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： アフリカスイギュウの最適化 ,  データ解析 ,  花受粉アルゴリズム ,  Shekelフォックスホール関数 ,  高速遺伝的アルゴリズム ,  球関数

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  システム最適化手法  (IA02050Z) ,  その他のオペレーションズリサーチの手法  (KA03070E)

タイトルに関連する用語 (7件)： データ生成 ,  分析 ,  花 ,  受粉 ,  アルゴリズム ,  診断 ,  解析