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J-GLOBAL ID：202202227113673889   整理番号：22A0894195

最適化問題を解くためのエリート対立ベース学習と多重突然変異法による島ベースカッコウ探索【JST・京大機械翻訳】

Island-based Cuckoo Search with elite opposition-based learning and multiple mutation methods for solving optimization problems

著者 (2件)： Abed-alguni Bilal H. (Department of Computer Sciences, Yarmouk University, Irbid, Jordan) ,  Paul David (School of Science and Technology, The University of New England, Armidale, NSW, Australia)
資料名： Soft Computing  (Soft Computing)
巻： 26  号： 7  ページ： 3293-3312  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1043A  ISSN： 1432-7643  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 島のCucko探索(iCSPM)アルゴリズムは,最適化問題を解くために,島モデルおよび高度に崩壊した多項式突然変異を用いるCucko探索のバリエーションである。本論文は,エリートオプポジションベースの学習と多重突然変異法(iCSPM2)を有するiCSPMと呼ばれる改良iCSPMアルゴリズムを紹介する。iCSPM2には3つの主な特徴がある。最初に,候補解をいくつかの島(サブ母集団)に分離して,次に,4つの改良Cucko探索アルゴリズムの間の島を分割する:Levy飛行によるCucko探索,高破壊多項式突然変異によるCucko探索,Jaya突然変異によるCucko探索,およびピッチ調整突然変異によるCucko探索。第二に,それは,その収束速度と探査能力を改善するために,エリートオプポジションベースの学習を使用する。最後に,最小位置値法を用いて連続候補解を離散化した。15のポピュラーなベンチマーク関数の集合は,iCSPM2がiCSPMより良好に機能することを示した。しかし,両方のアルゴリズムの感度解析に基づいて,収束挙動は島モデルパラメータに敏感であると思われる。さらに,単一目的IEEE-CEC 2014関数を用いて,iCSPM2の性能を4つのよく知られたスウォーム最適化アルゴリズム,即ち,分散灰色鉄最適化器,線形母集団サイズ縮小進化による分散適応微分進化,メモリベースハイブリッド抗力アルゴリズムおよび差分突然変異によるファイアワースアルゴリズム,を評価および比較した。実験および統計的結果は,iCSPM2が,4つの他のアルゴリズムより優れた性能を持ち,iCSPM2の性能は,2つの強力な離散最適化アルゴリズム(挿入ベースの発見的のための一般化加速および新規半構成交差および突然変異オペレータを有するメムチックアルゴリズム)と比較して,置換フローショップスケジューリング問題のための一組のTaillardベンチマークインスタンスを用いて,好ましいことを示した。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer-Verlag GmbH Germany, part of Springer Nature 2021 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 ,  収束 ,  速度 ,  多項式 ,  *学習 ,  *最適化問題 ,  感度解析 ,  *突然変異 ,  *多重化 ,  母集団 ,  スウォーム ,  ベンチマーク
準シソーラス用語： 収束速度 ,  離散化 ,  探索アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (9件)： 島モデル ,  多様性 ,  構造化集団 ,  カッコウ探索 ,  Levy飛行 ,  高度に破壊的な多項式変異 ,  ピッチ調整突然変異 ,  Jaya突然変異 ,  エリート対立に基づく学習

分類 (2件)： 数値計算  (JE02000J) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： 最適化問題 ,  学習 ,  多重 ,  突然変異 ,  島 ,  探索