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J-GLOBAL ID：202002289984044018   整理番号：20A0206031

大域的最適化のためのコアファイアウワーク更新情報誘導動的ファイアワークアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

A core firework updating information guided dynamic fireworks algorithm for global optimization

著者 (3件)： Zhao Haitong (College of Computer Science and Engineering, Northeastern University, Shenyang, People’s Republic of China) ,  Zhang Changsheng (College of Computer Science and Engineering, Northeastern University, Shenyang, People’s Republic of China) ,  Ning Jiaxu (College of Computer Science and Engineering, Northeastern University, Shenyang, People’s Republic of China)
資料名： Soft Computing  (Soft Computing)
巻： 24  号： 2  ページ： 1185-1211  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： 群れ知能アルゴリズムの新しい変種として,花火アルゴリズム(FWA)は,最近研究者により研究されている,花火アルゴリズムが集中した最適化問題の広い集合に対して有望な性能を示している。本論文は,アルゴリズムの検索プロセスを導くために,コアファイアウワークの更新情報を利用することによって,FWAの性能を改善することを目的とした。この精神に基づいて,本論文は,動的花火アルゴリズム(dynFWA)のコアファイアウ研究の爆発戦略を改善した。本論文におけるdynPgFWAと呼ばれる提案アルゴリズムは,2つの観点からFWAを改善した。すなわち,コア花火が更新される方向の爆発振幅を増幅し,この方向に分布するコアファイアウワークによって生成されるより多くの火花を,更新方向におけるアルゴリズムの探索能力を強化する。提案したアルゴリズムの性能を検証するために,CEC2015とCEC2017試験一式に関する数値実験を実施した。実験の結果は,dynPgFWAが解の品質において比較進化アルゴリズムを上回ることを示した。Copyright 2019 Springer-Verlag GmbH Germany, part of Springer Nature 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 ,  *工作物 ,  最適化問題 ,  品質
準シソーラス用語： 進化的アルゴリズム ,  数値実験 ,  *大域的最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 花火アルゴリズム ,  情報の更新 ,  コアファイアワーク ,  群知能アルゴリズム ,  進化的コンピューティング

分類 (2件)： システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (3件)： 大域的最適化 ,  更新 ,  誘導