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J-GLOBAL ID：202102225325474581   整理番号：21A2870432

信頼性冗長性最適化のための調和探索による共進化微分進化【JST・京大機械翻訳】

A coevolutionary differential evolution with harmony search for reliability-redundancy optimization

著者 (2件)： Wang Ling (Tsinghua National Laboratory for Information Science and Technology (TNList), Department of Automation, Tsinghua University, Beijing 100084, China) ,  Li Ling-po (Tsinghua National Laboratory for Information Science and Technology (TNList), Department of Automation, Tsinghua University, Beijing 100084, China)
資料名： Expert Systems with Applications  (Expert Systems with Applications)
巻： 39  号： 5  ページ： 5271-5278  発行年： 2012年 
JST資料番号： W0178A  ISSN： 0957-4174  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： メタヒューリスティックアルゴリズムによる信頼性-冗長性最適化問題の解決は,近年ますます注目を集めている。本論文では,調和探索アルゴリズム(CDEHS)による効果的な共進化微分進化を提案し,この問題を連続部分と整数部分に分割することにより信頼性-冗長性最適化問題を解いた。CDEHSにおいて,2つの個体群は,同時に,協調的に進化し,一方,連続部分のための1つの個体群は,微分進化によって進化し,一方,整数部分のもう1つの個体群は,調和探索によって進化した。全体の発展プロセスの半分の後,整数部分は進化を止めて,微分進化によってさらに発展するために他の部分に最も良い解法を提供した。3つの典型的問題に基づくシミュレーション結果といくつかの既存のアルゴリズムとの比較は,提案したCDEHSが信頼性-冗長性最適化問題を解決するために効果的で,効率的でロバストであることを示した。Copyright 2021 Elsevier B.V., Amsterdam. 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 ,  *最適化 ,  シミュレーション ,  最適化問題 ,  *冗長性 ,  *信頼性 ,  個体群 ,  ロバスト性
準シソーラス用語： *共進化 ,  探索アルゴリズム ,  ヒューリスティック ,  *微分進化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 信頼性-冗長性最適化 ,  調和探索 ,  微分進化 ,  共進化

分類 (2件)： システム最適化手法  (IA02050Z) ,  その他のオペレーションズリサーチの手法  (KA03070E)

タイトルに関連する用語 (6件)： 冗長性 ,  最適化 ,  調和 ,  探索 ,  共進化 ,  微分進化