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J-GLOBAL ID：202102279676515075   整理番号：21A1553339

RMSpropに基づく粒子群最適化アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Particle swarm optimization algorithm based on RM Sprop method

著者 (4件)： Zhang Tianze (武漢大学計算机学院,湖北武漢430072) ,  Li Yuanxiang (武漢大学計算机学院,湖北武漢430072) ,  Xiang Zhenglong (武漢大学計算机学院,湖北武漢430072) ,  Li Mengying (武漢大学計算机学院,湖北武漢430072)
資料名： Jisuanji Gongcheng yu Sheji  (Jisuanji Gongcheng yu Sheji)
巻： 42  号： 3  ページ： 642-648  発行年： 2021年 
JST資料番号： C3599A  ISSN： 1000-7024  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： パーティクルスウォーム最適化はすべての粒子に対して同じ慣性重量を採用し、単一粒子の特徴を無視し、収束精度が低く、局部最適に陥りやすい。RMSpropアルゴリズムにおいて,適応可能な慣性重量パーティクルスウォーム最適化(RMSPSO)アルゴリズムを提案して,各々の次元を適応的にセットした。粒子次元の速度変動と運動量を考慮して,適応動的慣性重み設定を行い,大域的最適化と局所最適化の間の良好なバランスを達成した。改良粒子群最適化(RMSPSO)と4つの主流パーティクルスウォーム最適化(PSO)を,10の典型的試験関数を用いて比較して,実験結果は,単一ピーク,マルチピーク,および組合せ関数において,RMSPSOアルゴリズムが収束速度と収束精度において,明らかに進歩したことを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  運動量
準シソーラス用語： 大域的最適化 ,  *粒子群最適化 ,  収束速度 ,  速度変化 ,  単一粒子 ,  ローカル最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (1件)： 粒子群最適化アルゴリズム