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J-GLOBAL ID：202102256349805136   整理番号：21A0613079

大域的最適化のための適応メモリプログラミングに基づくサイバーホタルアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Cyber Firefly Algorithm Based on Adaptive Memory Programming for Global Optimization

著者 (5件)： Yin Peng-Yeng (Department of Information Management, National Chi Nan University, No. 1, University Rd., Puli, Nantou 54561, Taiwan) ,  Yin Peng-Yeng (Institute of Strategy and Development of Emerging Industry, National Chi Nan University, No. 1, University Rd., Puli, Nantou 54561, Taiwan) ,  Chen Po-Yen (Department of Information Management, National Chi Nan University, No. 1, University Rd., Puli, Nantou 54561, Taiwan) ,  Wei Ying-Chieh (Institute of Strategy and Development of Emerging Industry, National Chi Nan University, No. 1, University Rd., Puli, Nantou 54561, Taiwan) ,  Day Rong-Fuh (Department of Information Management, National Chi Nan University, No. 1, University Rd., Puli, Nantou 54561, Taiwan)
資料名： Applied Sciences (Web)  (Applied Sciences (Web))
巻： 10  号： 24  ページ： 8961  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7135A  ISSN： 2076-3417  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 最近,2つの進化アルゴリズム(EA),グローワームスウォーム最適化(GSO)およびホタルアルゴリズム(FA)が提案されてきた。2つのアルゴリズムは,交尾または採餌のための光媒介スウォーミング行動を可能にする生物発光過程によって触発された。著者らの文献調査から,適応メモリプログラミング(AMP)ドメインに含まれる適切な応答戦略が実行において考慮されるならば,EAがより効果的であるという多くの証拠を確信した。本論文では,このラインをテンプレートし,GSOとFAの鍵要素を統合し,さらに,多重誘導解,パターン探索,マルチスタート探索,スウォーム再構成,および客観的景観解析を含むAMP応答戦略を特徴とすることにより,利点をさらに増殖するCyberホタルアルゴリズム(CFA)を提案した。CFAのロバスト性をGSO,FA,およびいくつかの最先端のメタヒューリスティック法と比較した。集中的な統計解析に基づく実験結果は,CFAがベンチマーク関数の大域的最適化のために他のアルゴリズムより良いことを示した。Copyright 2021 The Author(s) 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 ,  生物ルミネセンス ,  発見的方法 ,  暖機 ,  多重化 ,  再構成 ,  スウォーム ,  ベンチマーク ,  ロバスト性 ,  文献調査
準シソーラス用語： 進化的アルゴリズム ,  *大域的最適化 ,  採餌 ,  *ホタルアルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 適応メモリプログラミング ,  ホタルアルゴリズム ,  グローバル最適化 ,  グローワームスウォーム最適化 ,  メタヒューリスティックス

分類 (2件)： システム最適化手法  (IA02050Z) ,  数値計算  (JE02000J)

引用文献 (30件)：

• Yin, P.Y. Towards more effective metaheuristic computing, In Modeling, Analysis, and Applications in Metaheuristic Computing: Advancements and Trends; IGI-Global Publishing: Hershey, PA, USA, 2012.
• Talbi, E.G.; Bachelet, V. COSEARCH: A parallel cooperative metaheuristic. J. Math. Model. Algorithms 2006, 5, 5-22.
• Shen, Q.; Shi, W.M.; Kong, W. Hybrid particle swarm optimization and tabu search approach for selecting genes for tumor classification using gene expression data. Comput. Biol. Chem. 2008, 32, 52-59.
• Marinakis, Y.; Marinaki, M.; Doumpos, M.; Matsatsinis, N.F.; Zopounidis, C. A hybrid ACO-GRASP algorithm for clustering analysis. Ann. Oper. Res. 2011, 188, 343-358.
• Fuksz, L.; Pop, P.C. A hybrid genetic algorithm with variable neighborhood search approach to the number partitioning problem. Lect. Notes Comput. Sci. 2013, 8073, 649-658.

タイトルに関連する用語 (3件)： 大域的最適化 ,  適応 ,  プログラミング