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J-GLOBAL ID：202002259651874462   整理番号：20A1064112

グリッドベースの動的ロバスト多目的脳嵐最適化アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Grid-based dynamic robust multi-objective brain storm optimization algorithm

著者 (6件)： Guo Yinan (School of Information and Control Engineering, China University of Mining and Technology, Xuzhou, Jiangsu, China) ,  Yang Huan (School of Information and Control Engineering, China University of Mining and Technology, Xuzhou, Jiangsu, China) ,  Chen Meirong (School of Information and Control Engineering, China University of Mining and Technology, Xuzhou, Jiangsu, China) ,  Chen Meirong (School of Math, China University of Mining and Technology, Xuzhou, Jiangsu, China) ,  Gong Dunwei (School of Information and Control Engineering, China University of Mining and Technology, Xuzhou, Jiangsu, China) ,  Cheng Shi (School of Computer Science, Shaanxi Normal University, Xi’an, China)
資料名： Soft Computing  (Soft Computing)
巻： 24  号： 10  ページ： 7395-7415  発行年： 2020年 
JST資料番号： W1043A  ISSN： 1432-7643  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 静的単一または多目的最適化問題を解く脳嵐最適化アルゴリズムに関する豊富な研究が行われているが,動的多目的最適化問題に対する報告は少ない。これに基づいて,ハイブリッド突然変異操作によるグリッドベースの多目的脳ストーミングアルゴリズムを提案して,時間に関するロバストパレート最適解集合を見つけた。グリッドベースのクラスタリング法は,目的空間を各目的に沿って均等に分割し,同じ格子に位置する個体をクラスタに分類する。その計算の複雑さは,k-平均およびグループベースのクラスタリング戦略より少ない。従来のGauss-,白人-およびカオスに基づく突然変異演算子は,異なる突然変異段階を有し,様々な多様性を有する新しい個体を生成する。多様性を強化して,早期収束を避けるために,上記3つの突然変異演算子を統合するハイブリッド突然変異戦略を提示した。8つの動的多目的ベンチマーク関数のための実験結果は,提案したアルゴリズムが,許容できる適合性閾値を有するより多くのその後の環境の下で真のパレートフロントを近似するロバストなパレート最適解を見つけることができることを示した。また,より長い生存時間は,グリッドベースのクラスタリング法とハイブリッド突然変異戦略が,より良いロバスト性を有することを示している。Copyright Springer-Verlag GmbH Germany, part of Springer Nature 2019 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 ,  *最適化手法 ,  突然変異 ,  クラスタ化 ,  適応性 ,  計算量 ,  クラスタ ,  多目的計画法 ,  カオス ,  ベンチマーク ,  *ロバスト性
準シソーラス用語： Pareto最適 ,  Pareto最適解 ,  突然変異演算子 ,  パレートフロント , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： グリッドベースクラスタリング ,  ハイブリッド突然変異 ,  ロバストPareto最適時間 ,  多目的脳嵐最適化アルゴリズム ,  動力学

分類 (1件)： 配電(事業者側)  (NB05040R)

タイトルに関連する用語 (6件)： グリッド ,  ロバスト ,  多目的 ,  脳 ,  嵐 ,  最適化アルゴリズム