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J-GLOBAL ID：202002293144349630   整理番号：20A0627127

競合機構に基づくマルチ/多目的粒子群最適化アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Multi/Many-Objective Particle Swarm Optimization Algorithm Based on Competition Mechanism

著者 (4件)： Yang Wusi ( School of Information Technology and Software, Northwest University, Xi’an 710127, China) ,  Chen Li ( School of Information Technology and Software, Northwest University, Xi’an 710127, China) ,  Wang Yi ( School of Information Technology and Software, Northwest University, Xi’an 710127, China) ,  Zhang Maosheng ( Key Laboratory for Geo-Hazards in Loess Area, MNR, Xi’an Center of Geological Survey, China Geological Survey, Xi’an 710054, China)
資料名： Computational Intelligence and Neuroscience (Web)  (Computational Intelligence and Neuroscience (Web))
巻： 2020  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7694A  ISSN： 1687-5265  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： 競争機構アルゴリズムに基づく最近提案された多目的粒子群最適化アルゴリズムは,多目的最適化問題を効果的に扱うことができない。それは,比較的貧弱な収束と多様性,および長い計算実行時間によって特徴付けられる。本論文において,競争機構に基づく新しいマルチ/多目的粒子群最適化アルゴリズムを提案して,それは通常と極端な個体の間の最大と最小角度によって個体群多様性を維持した。そして,最近提案された[数式:原文を参照]優位性は,アルゴリズムの性能をさらに強化するために採用される。提案したアルゴリズムを標準ベンチマーク問題DTLZ,WFG,およびUF1-9上で評価し,4つの最近提案された多目的粒子群最適化アルゴリズムおよび4つの最先端の多目的進化最適化アルゴリズムと比較した。実験結果は,提案したアルゴリズムがより良い収束性と多様性を持つことを示して,その性能はほとんどのテスト用例に関して他の比較アルゴリズムより優れていた。Copyright 2020 Wusi Yang et al. 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 ,  ベンチマーク ,  多目的計画法 ,  個体群
準シソーラス用語： *最適アルゴリズム ,  実行時間 ,  *粒子群最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： システム最適化手法  (IA02050Z) ,  数理計画法  (KA03030M)

引用文献 (48件)：

• M. A. Tawhid, V. Savsani, "A novel multi-objective optimization algorithm based on artificial algae for multi-objective engineering design problems," Applied Intelligence, vol. 48, no. 10, pp. 3762-3781, 2018.
• S.-Z. Zhao, M. W. Iruthayarajan, S. Baskar, P. N. Suganthan, "Multi-objective robust pid controller tuning using two lbests multi-objective particle swarm optimization," Information Sciences, vol. 181, no. 16, pp. 3323-3335, 2011.
• A. Parisio, L. Glielmo, "Multi-objective optimization for environmental/economic microgrid scheduling," Proceedings of the IEEE International Conference on Cyber Technology in Automation,, Bangkok, Thailand, May 2012, IEEE.
• Q. Zhang, H. Li, "MOEA/D: a multiobjective evolutionary algorithm based on decomposition," IEEE Transactions on Evolutionary Computation, vol. 11, no. 6, pp. 712-731, 2008.
• H. Li, J. Deng, Q. Zhang, J. Sun, "Adaptive epsilon dominance in decomposition-based multiobjective evolutionary algorithm," Swarm and Evolutionary Computation, vol. 45, pp. 52-67, 2019.

タイトルに関連する用語 (4件)： 競合 ,  マルチ ,  多目的粒子群最適化 ,  アルゴリズム