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J-GLOBAL ID：202002279526561836   整理番号：20A0814882

多目的フィードバック学習に基づく最適化アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

A Multi-Objective Feedback Teaching-Learning- Based optimization Algorithm

著者 (4件)： Qiu Jie (Soochow University,Robotics and Microsystems Center,Suzhou,P. R. China,215021) ,  Xu Kun (Soochow University,Robotics and Microsystems Center,Suzhou,P. R. China,215021) ,  Hu Wenqian (Soochow University,Robotics and Microsystems Center,Suzhou,P. R. China,215021) ,  Ren Ziwu (Soochow University,Robotics and Microsystems Center,Suzhou,P. R. China,215021)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： CAC  ページ： 867-872  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2441A  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： 本論文では,多目的最適化における多目的フィードバック学習ベース最適化(MOFTLBO)を提案した。学習者と学習者の間のコミュニケーションの機構の観点から学習者相の後にフィードバック相を追加し,学習者の学習スタイルとMOFTLBOアルゴリズムのグローバル探索能力を増加させた。フィードバックフェーズにおいて,すべての学習者は個人スコアと平均スコアに従って教師と通信し,それは個々の性能を急速に改善し,アルゴリズムの最適化精度を改善する。同時に,非支配ソーティングと密集距離計算の概念を採用して,提案したアルゴリズムを多目的最適化に適用した。5つの制約された標準試験関数をMOFTLBOアルゴリズムをシミュレーションするために利用して,オリジナルのアルゴリズムと比較して,それは提案したMOFTLBOアルゴリズムの有効性を証明した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： コミュニケーション ,  *アルゴリズム ,  *最適化 ,  *学習 ,  ソーティング ,  有効性
準シソーラス用語： 学習者 ,  多目的最適化 ,  最適アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： フィードバック ,  学習 ,  最適化アルゴリズム