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J-GLOBAL ID：202102286879196279   整理番号：21A0234466

ウイルス拡散最適化のパラメータ感度解析に関する研究【JST・京大機械翻訳】

A Study on Parameter Sensitivity Analysis of the Virus Spread Optimization

著者 (3件)： Li Zhixi (The University of Hong Kong,Department of Electrical and Electronic Engineering,Pokfulam,Hong Kong,P.R.C) ,  Tam Vincent (The University of Hong Kong,Department of Electrical and Electronic Engineering,Pokfulam,Hong Kong,P.R.C) ,  Yeung Lawrence K. (The University of Hong Kong,Department of Electrical and Electronic Engineering,Pokfulam,Hong Kong,P.R.C)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： SSCI  ページ： 1535-1542  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： ウイルス拡散最適化(VSO)は,ウイルス挙動および連続最適化のためのウイルスの拡散を模倣するための根本的に新しいメタヒューリスティック最適化アルゴリズムである。多重探索戦略設計により,VSOは,解品質,収束速度および安定性に関して,一連のよく知られたベンチマーク関数に対して優れた性能を達成した。しかし,VSOアルゴリズムに含まれる制御パラメータの数は,遺伝的アルゴリズム(GA)や粒子群最適化(PSO)のような他の一般的なメタヒューリスティックのものより比較的大きい。さらに,他のメタヒューリスティックのそれらと比較したとき,デフォルトパラメータ設定に基づくVSOの性能へのそのようなパラメータの可能な影響に関する研究はほとんどない。本研究では,VSOのパラメータ感度を一連の実験を行うことにより注意深く調べた。さらに重要なことに,VSOのパラメータ調整のための親指の規則も考慮した。本質的に,本研究は,この有望な最適化アルゴリズムの研究を促進するVSOの成功に寄与するパラメータの影響を明らかにした。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 ,  *最適化 ,  感度解析 ,  最適化手法 ,  多重化 ,  ベンチマーク ,  母指 ,  遺伝的アルゴリズム
準シソーラス用語： 粒子群最適化 ,  収束速度 ,  制御パラメータ ,  ヒューリスティック ,  連続最適化 ,  探索戦略 , 【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 (6件)： ウイルス ,  拡散 ,  最適化 ,  パラメータ ,  感度解析 ,  研究