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J-GLOBAL ID：202002280552412089   整理番号：20A1012075

適応慣性重量と脱出戦略に基づくPSOアルゴリズムの最適化【JST・京大機械翻訳】

Optimization of PSO Algorithm Based on Adaptive Inertia Weight and Escape Strategy

著者 (3件)： Gu Lili (Heilongjiang University, college of Electronical and Information Engineering, 000000) ,  Liu Yong (Heilongjiang University, college of Electronical and Information Engineering, 000000) ,  Zhen Jiaqi (Heilongjiang University, college of Electronical and Information Engineering, 000000)
資料名： Journal of Physics: Conference Series  (Journal of Physics: Conference Series)
巻： 1486  号： 3  ページ： 032033 (6pp)  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5565A  ISSN： 1742-6588  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 粒子群アルゴリズムのために,固定慣性重みを用いて,遅すぎて,局所最適化に非常に容易になるように,この慣性重量は,初期段階でより大きな重みを提案して,この慣性重量は,より小さい重量を持ち,そして,アルゴリズム局所探索能力を増加させ,そして,全体的増加収束速度を増加させることができた。しかし,最適化プロセスの間,この適応慣性重みを用いてさえ,局所最小値にまだ落ちるいくつかのより複雑な関数がある。逆逃避戦略を使用する早期現象の発生を避けるために,基本的粒子群アルゴリズムに新しい最適化方法を適用して,いくつかの基本関数の応用は,提案した最適化方法がより高い精度と収束速度を有することを証明した。Please refer to the publisher for the copyright holders. 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 ,  最適化手法 ,  近傍探索法
準シソーラス用語： *粒子群最適化 ,  収束速度 ,  ローカル最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： 適応 ,  慣性 ,  脱出 ,  戦略 ,  PSOアルゴリズム ,  最適化