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J-GLOBAL ID：202002271040602192   整理番号：20A1713013

最適化問題のための空間変換列探索アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

A space transformational crow search algorithm for optimization problems

著者 (3件)： Majhi Santosh Kumar (Department of Computer Science and Engineering, Veer Surendra Sai University of Technology, Burla, Odisha, India) ,  Sahoo Madhusmita (Department of Computer Science and Engineering, Veer Surendra Sai University of Technology, Burla, Odisha, India) ,  Pradhan Rosy (Department of Electrical Engineering, Veer Surendra Sai University of Technology, Burla, Odisha, India)
資料名： Evolutionary Intelligence  (Evolutionary Intelligence)
巻： 13  号： 3  ページ： 345-364  発行年： 2020年 
JST資料番号： W4356A  ISSN： 1864-5917  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： 新しい効率的なメタヒューリスティックアルゴリズムは,大域最適解を生成する探索領域におけるその利用能力により,実世界最適化問題を解くのに常に要求されている。列探索アルゴリズム(CSA)は,最適化タスクを解くために,文献で導入した最新のメタヒューリスティックアルゴリズムの1つである。クロウのクレバー行動は,ベース要素としてクローを用いて,より良い最適化を達成する方法を考察するために研究者を引きつけた。他の最適化アルゴリズムのように,CSAは局所最適と停滞問題を伴う。さらに,複雑な実世界問題のために,CSAは十分な探査能力を持たない。したがって,本研究では,空間変換探索(STS)法を結合することによってCSAの探査行動を強化する試みを行った。提案アルゴリズムをSTS-CSAと名づけた。提案したSTS-CSA積分空間変換探索技法と現在の探索空間における解を計算し,大域的最適解に近い解を生成するために,同時に探索空間を変換する。最適化問題を解決する性能を評価するために,標準IEEE CEC 2017ベンチマーク関数を適用して,STS-CSAを評価した。3つの実世界工学問題も検証し,実際の問題を解く際に提案したアルゴリズムの有効性を評価した。統計的測定,収束解析,および複雑性測度のような実行解析は,提案方法が実用的最適化問題を解決するのに信頼できて効率的であることを明らかにした。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 ,  *最適化問題 ,  最適化手法 ,  IEEE ,  有効性 ,  ベンチマーク ,  探索行動
準シソーラス用語： 探索空間 ,  最適解 ,  *探索アルゴリズム ,  ヒューリスティック ,  大域最適解 ,  収束解析 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： Crow探索アルゴリズム ,  最適化 ,  空間変換探索

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (2件)： 最適化問題 ,  探索アルゴリズム