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J-GLOBAL ID：202202234738978324   整理番号：22A1130847

記憶増強のレイ次元飛行引力探索アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Memory Enhancement Levy Flight Gravitational Search Algorithm

著者 (4件)： Liu Ziyang (北華航天工業学院計算机学院,河北 廊坊065000) ,  Pang Zhihua (北華航天工業学院計算机学院,河北 廊坊065000) ,  Tao Pei (机械科学研究院,北京100044) ,  Zheng Hanfei (北華航天工業学院計算机学院,河北 廊坊065000)
資料名： Jisuanji Fangzhen  (Jisuanji Fangzhen)
巻： 39  号： 1  ページ： 312-317  発行年： 2022年 
JST資料番号： C2937A  ISSN： 1006-9348  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： 標準引力探索アルゴリズムには,収束速度が速く,局所最小値に陥りやすいという問題を解決するために,この論文は,重力探索アルゴリズムフレームワークの下で,ランダムステップサイズを導入して,さらに,個体群位置を更新する。次元ステップスケーリング因子の動的調整は,反復回数が増すにつれて,更新が徐々に機能し,このアルゴリズムは,より良いグローバル探索性能を維持する。次元更新は,適応度の退化のない粒子だけを次の計算に選択し,飛行ステップの更新は,歴史的な最適粒子の位置を指針として,アルゴリズムの記憶性を強化して,より良い適応度方向への粒子の進化を促した。複数の標準試験関数に関するシミュレーション結果は,改良アルゴリズムが,標準的引力探索アルゴリズムおよびブラウンアルゴリズムよりも,より良いグローバル探索能力および最適化精度を有することを示した。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 ,  関数 ,  最適化 ,  シミュレーション ,  重力 ,  速度 ,  精度 ,  粒子 ,  *飛翔 ,  個体群 ,  更新 ,  フレームワーク【ソフトウェア開発】
準シソーラス用語： 収束速度 ,  ステップサイズ ,  *探索アルゴリズム ,  適応度 , 【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 (5件)： 増強 ,  次元 ,  飛行 ,  引力 ,  探索アルゴリズム