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J-GLOBAL ID：202102223738006093   整理番号：21A0448670

動的集団サイズ戦略による花火アルゴリズムの加速【JST・京大機械翻訳】

Accelerating Fireworks Algorithm with Dynamic Population Size Strategy

著者 (2件)： Yu Jun (Institute of Science and Technology, Niigata University,Niigata,Japan) ,  Takagi Hideyuki (Kyushu University,Faculty of Design,Fukuoka,Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： SCIS&ISIS  ページ： 1-6  発行年： 2020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： 動的個体群サイズ戦略を,現在の発電の検索結果に基づく母集団サイズを調整するために,火花アルゴリズム(FWA)のために提案する。現在発見された最適個体が更新されたとき,線形減少方法は,効率的な開発速度を維持するために活性化される。個体群サイズは,最小プリセット母集団サイズに達するまで1減少し,次に,個体群サイズは不変であった。さもなければ,著者らは,初期母集団より大きな母集団サイズをランダムに作り出して,人工的にすべての火工個体の爆発振幅を拡大して,それは現在の局所極小を逃げることができるという期待を示した。提案した戦略の有効性を解析するために,それを強化FWA(EFWA)と組み合わせ,EFWAと(EFWA+著者らの提案戦略)を3つの異なる次元で28CEC2013ベンチマーク関数で運転した。各機能は30回の試行時間で独立に実行され,Wilcoxon符号順位検定が有意差をチェックするために適用された。統計的結果は,提案した動的個体群サイズ戦略がFWAの速い収束速度を達成するだけでなく,より高い性能を維持するため,特に高次元問題のために,より容易にトラップされた局所最小値をジャンプできることを示した。Copyright 2021 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： *アルゴリズム ,  線形性 ,  個体群 ,  高次元 ,  母集団 ,  有効性 ,  ベンチマーク
準シソーラス用語： 花火 ,  収束速度 ,  集団サイズ , 【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 (5件)： 集団サイズ ,  戦略 ,  花火 ,  アルゴリズム ,  加速