シャッフルガエルリーピングアルゴリズムの現在の研究と応用:レビュー【JST・京大機械翻訳】

Maaroof Bestan B.; Rashid Tarik A.; Abdulla Jaza M.; Hassan Bryar A.; Alsadoon Abeer; Mohammadi Mokhtar; Khishe Mohammad; Mirjalili Seyedali

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202204480148010 整理番号：22P0286089

シャッフルガエルリーピングアルゴリズムの現在の研究と応用:レビュー【JST・京大機械翻訳】

Current Studies and Applications of Shuffled Frog Leaping Algorithm: A Review

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発行年： 2022年01月27日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年01月27日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

Shuffed Frog Leapingアルゴリズム(SFLA)は,最も普及しているアルゴリズムの一つである。それは2006年にEusuffとLanseyによって開発された。SFLAは,パーティクルスウォーム最適化とメムチックスの利点を結合する集団ベースのメタヒューリスティックアルゴリズムである。それは,様々な分野で,特に,その実装容易性と限られた変数のために,工学問題で使用されている。多くの改良が,他のよく知られたアルゴリズムによる修正またはハイブリダイゼーションによって達成されるかどうか,その欠点を軽減するためにアルゴリズムになされてきた。本論文では,このアルゴリズムに関する最も関連する研究をレビューした。SFLAの概観を最初に行い,次にアルゴリズムの最も最近の修正とハイブリダイゼーションを行った。次に,アルゴリズムの最近の応用について論じた。次に,SLFAとその変異体の操作フレームワークを提案し,アプリケーションの異なるコホートにおけるそれらの使用を分析した。最後に,アルゴリズムへの今後の改良を示唆した。この調査を行う主な動機は,アルゴリズムの強化または応用に関する作業に関心を持つ研究者に対するSFLAに関する有用な情報を提供することである。【JST・京大機械翻訳】

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人工知能 , システム最適化手法

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