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J-GLOBAL ID：202002287213608217   整理番号：20A0926020

BPニューラルネットワークエージェントモデルに基づくインタラクティブ遺伝的アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Interactive Genetic Algorithm Based on BP Neural Network and User Cognitive Surrogate Model

著者 (5件)： Zhu Miaomiao (貴州大学 現代制造技術教育部重点実験室,貴陽,550025) ,  Pan Weijie (貴州大学 現代制造技術教育部重点実験室,貴陽,550025) ,  Liu Xiang (貴州大学 現代制造技術教育部重点実験室,貴陽,550025) ,  Lv Jian (貴州大学 現代制造技術教育部重点実験室,貴陽,550025) ,  Zhao Huiliang (貴州民族大学,貴陽,550025)
資料名： Jisuanji Gongcheng yu Yingyong  (Jisuanji Gongcheng yu Yingyong)
巻： 56  号： 2  ページ： 146-151  発行年： 2020年 
JST資料番号： C2533A  ISSN： 1002-8331  CODEN： JGYYAT  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： インタラクティブな遺伝的アルゴリズム(GA)におけるユーザ評価のノイズと審美的疲労の問題を解決するために,逆伝搬ニューラルネットワークに基づくユーザ認知エージェントモデルのためのインタラクティブな遺伝的アルゴリズムを提案した。ユーザ評価ノイズモデルを構築することによって,進化的個体の動的ファジィ区間適応値を形成して,ユーザの認知的ランダム不確実性を描写した。ユーザの認知決定段階における歴史的評価情報に基づいて,誤差逆伝搬ニューラルネットワークエージェントモデルを構築し,新しい適応値推定戦略を提案した。測定平均二乗誤差により,エージェントモデルの管理と更新を実現した。提案方法を,ワックス染風パターン設計に適用し,他の典型的アルゴリズムと比較した。結果は,この方式が,進化個体の適応値品質を効果的に最適化し,ユーザの審美的疲労を低減できることを示した。Data from Wanfang. Translated 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 ,  雑音 ,  不確実性 ,  ワックス ,  曖昧さ ,  *エージェントモデル ,  *遺伝的アルゴリズム
準シソーラス用語： 雑音モデル ,  平均二乗誤差 ,  逆伝播ニューラルネットワーク ,  ユーザ評価 ,  認知エージェント , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (3件)： BPニューラルネットワーク ,  エージェントモデル ,  遺伝的アルゴリズム