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J-GLOBAL ID：202002253438143508   整理番号：20A1796722

パレート改善粒子群最適化アルゴリズムの比較性能とスケーリング【JST・京大機械翻訳】

Comparative performance and scaling of the pareto improving particle swarm optimization algorithm

著者 (3件)： Butcher Stephyn G. W. (Johns Hopkins University) ,  Sheppard John W. (Montana State University) ,  Haberman Brian K. (Johns Hopkins University - APL)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： GECCO ’18  ページ： 83-84  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0698C  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： パレートI改良パーティクルスウォーム最適化アルゴリズム(PI-PSO)は,さまざまなベンチマーク問題に関して,グローバル最良PSOより良い機能を示した。しかし,これらの実験は,単一次元,すなわち32dのベンチマーク問題を使用した。ここでは,様々な次元のベンチマーク問題と粒子数を変えて,大域的最良PSOとPI-PSOを比較した。実験は,PI-PSOが,次元数が増加するにつれて,PSOより良い性能を達成することを示した。また,PI-PSOは,同じ次元を持つが,同じまたはより少ない粒子で,PSOを凌駕する。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. 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 ,  一次元 ,  ベンチマーク
準シソーラス用語： *粒子群最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 次元性の cur ,  ヒッチハイキング ,  パレート改善 ,  粒子群最適化

分類 (3件)： 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) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： パレート改善 ,  粒子群最適化アルゴリズム ,  スケーリング