文献

J-GLOBAL ID：202102254361877010   整理番号：21A3267978

蜂蜜Badgerアルゴリズム:最適化問題を解くための新しいメタヒューリスティックアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Honey Badger Algorithm: New metaheuristic algorithm for solving optimization problems

著者 (6件)： Hashim Fatma A. (Faculty of Engineering, Helwan University, Egypt) ,  Houssein Essam H. (Faculty of Computers and Information, Minia University, Egypt) ,  Hussain Kashif (Department of Computer Science, Bahria University, Karachi Campus, Pakistan) ,  Mabrouk Mai S. (Faculty of Engineering, Misr University for Science and Technology, Egypt) ,  Al-Atabany Walid (Biomedical Engineering Department, Helwan University, Egypt) ,  Al-Atabany Walid (Information Technology and Computer Science School, Nile University, Egypt)
資料名： Mathematics and Computers in Simulation  (Mathematics and Computers in Simulation)
巻： 192  ページ： 84-110  発行年： 2022年 
JST資料番号： A0497C  ISSN： 0378-4754  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： 最近,数値最適化分野は,様々なメタヒューリスティック最適化アルゴリズムを提案して開発するために研究コミュニティを引きつけた。本論文は,Honey Badgerアルゴリズム(HBA)と呼ばれる新しいメタヒューリスティック最適化アルゴリズムを提示する。提案アルゴリズムは,最適化問題を解くための効率的な探索戦略を数学的に開発するために,蜂蜜バグナの知的採餌行動からヒントを得た。ジギングと蜂蜜発見アプローチによる蜂蜜バグの動的な探索挙動を,HBAの探査と開発段階に定式化した。さらに,制御ランダム化技法によって,HBAは探索プロセスの終わりに向けてさえ十分な個体群多様性を維持する。HBAの効率を評価するために,24の標準ベンチマーク関数,CEC’17試験-亜硫酸塩,および4つの工学設計問題を解いた。HBAを用いて求めた解を,シミュレーテッドアニーリング(SA),粒子群最適化(PSO),共分散行列適応進化戦略(CMA-ES),線形母集団サイズ縮小(L-SHADE),Moth-火炎最適化(MFO),Elephant Herding最適化(EHO),Whale最適化アルゴリズム(WOA),Grasshopper最適化アルゴリズム(GOA),熱交換最適化(TEO),およびHarris hawks最適化(HHO)を含む10のよく知られたメタヒューリスティックアルゴリズムと比較した。。”HBA”は,線形個体群サイズ縮小(L-SHADE),Moth-火炎最適化(MFO),Elepant Herding最適化(EHO),Wheale最適化アルゴリズム(OOA),Grasshopper最適化アルゴリズム(GOA),熱交換最適化(TEO),およびHarris hawks最適化(HHO)を含む。統計解析とともに,実験結果は,複雑な探索空間を有する最適化問題を解くためのHBAの有効性,ならびに,収束速度と探査-爆発バランスに関する優位性を,本研究で使用した他の方法と比較して明らかにした。HBAのソースコードは現在https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/98204-honey-badger-algorithmで公開されている。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 ,  *最適化問題 ,  最適化手法 ,  *蜂蜜 ,  個体群 ,  ソフトウェア障害 ,  母集団 ,  定式化 ,  ベンチマーク ,  シミュレーテッドアニーリング
準シソーラス用語： 粒子群最適化 ,  収束速度 ,  共分散行列 ,  *ヒューリスティック , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 探査と開発 ,  蜂蜜Badgerアルゴリズム ,  Metaヒューリスティックアルゴリズム ,  自然にヒントを得たアルゴリズム ,  最適化問題 ,  群知能アルゴリズム

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 蜂蜜 ,  アルゴリズム ,  最適化問題