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J-GLOBAL ID：202202233445786140   整理番号：22A0494812

組合せ問題を解くためのカッコウ探索アルゴリズムにおける個体群サイズ管理【JST・京大機械翻訳】

Population Size Management in a Cuckoo Search Algorithm Solving Combinatorial Problems

著者 (8件)： Chavez Marcelo (Pontificia Universidad Catolica de Valparaiso, Valparaiso, Chile) ,  Crawford Broderick (Pontificia Universidad Catolica de Valparaiso, Valparaiso, Chile) ,  Soto Ricardo (Pontificia Universidad Catolica de Valparaiso, Valparaiso, Chile) ,  Palma Wenceslao (Pontificia Universidad Catolica de Valparaiso, Valparaiso, Chile) ,  Becerra-Rozas Marcelo (Pontificia Universidad Catolica de Valparaiso, Valparaiso, Chile) ,  Cisternas-Caneo Felipe (Pontificia Universidad Catolica de Valparaiso, Valparaiso, Chile) ,  Astorga Gino (Universidad de Valparaiso, Valparaiso, Chile) ,  Misra Sanjay (Ostfold University College, Halden, Norway)
資料名： Communications in Computer and Information Science  (Communications in Computer and Information Science)
巻： 1547  ページ： 227-239  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5071A  ISSN： 1865-0929  資料種別： 会議録 (C)
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： 科学的コミュニティでよく知られているように,最適化問題はますます一般的で,複雑で,解決が難しい。これらの問題を解決するためのメタヒューリスティックの使用は,それらの大きな適応性のおかげで,運動量を獲得している。このため,異なる最適化問題に対する探索と開発の良好なバランスを持つロバストなメタヒューリスティックを生成する必要がある。著者らの提案は,母集団の動的変動を組み込むことによって,探査と開発のバランスを改善することを目指した。この目的のために,3つの古典的最適化問題を解くために,動的個体群の有無で,その2つのバージョンでCucko検索メタヒューリスティックを実行した。予備的結果は性能に関して非常に良いが,動的に母集団を変えることは十分でないが,メタヒューリスティック挙動における力変化に付加的摂動演算子を加えることが必要であることを示した。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 運動量 ,  最適化問題 ,  コミュニティ ,  適応性 ,  組合せ問題 ,  *個体群 ,  母集団 ,  摂動 ,  ロバスト性
準シソーラス用語： メタヒューリスティクス ,  *探索アルゴリズム ,  ヒューリスティック ,  動的変化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 探査と開発 ,  カッコウ探索アルゴリズム ,  動的集団 ,  メタヒューリスティックス ,  組合せ問題

分類 (3件)： 電力系統一般  (NB02000E) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  システム最適化手法  (IA02050Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 組合せ問題 ,  探索アルゴリズム ,  個体群 ,  サイズ