文献

J-GLOBAL ID：202202235690718801   整理番号：22A0025632

HSWOA:大域最適化のためのハンガーゲーム探索とクジラ最適化アルゴリズムのアンサンブル【JST・京大機械翻訳】

HSWOA: An ensemble of hunger games search and whale optimization algorithm for global optimization

著者 (6件)： Chakraborty Sanjoy (Department of Computer Science and Engineering, National Institute of Technology, Agartala, Tripura, India) ,  Chakraborty Sanjoy (Department of Computer Science and Engineering, Iswar Chandra Vidyasagar College, Belonia, Tripura, India) ,  Saha Apu Kumar (Department of Mathematics, National Institute of Technology, Agartala, Tripura, India) ,  Chakraborty Ratul (Department of Statistics, Maharaja Bir Bikram College, Agartala, Tripura, India) ,  Saha Moumita (Directorate of Information Technology, Agartala, Tripura, India) ,  Nama Sukanta (Department of Applied Mathematics, Maharaja Bir Bikram University, Agartala, Tripura, India)
資料名： International Journal of Intelligent Systems  (International Journal of Intelligent Systems)
巻： 37  号： 1  ページ： 52-104  発行年： 2022年 
JST資料番号： T0454A  ISSN： 0884-8173  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： ハンガにより刺激された食物の探索は,動物世界における一般的な現象である。最近,概念をマイニングして,最適化アルゴリズムHunger Games探索(HGS)をグローバル最適化のために提案した。他方,Whale最適化アルゴリズム(WOA)は,ハンプバッククジラの狩猟挙動を模倣する簡単なパラメータによる直接的構築によって描かれた,通常利用される性質に触発されたアルゴリズムである。しかし,探索空間の最小探索により,WOAは局所解へのトラッピングの高い機会を持ち,より多くの開発は早熟収束に向けてそれを導く。HGSからのハンガーの概念は,WOAの固有の欠点を少なくするために,クジラの食品検索技術と併合する。HGSの2つの重みを,探索戦略のバランスをとるためにそれぞれのハンガーレベルを使用して,あらゆるクジラのために適応的に設計した。提案したハンガー探索ベースクジラ最適化アルゴリズム(HSWOA)の性能検証を,30の古典的ベンチマーク関数に関する3つの非常に最近開発したアルゴリズムを含む10の最先端アルゴリズムと比較して行った。いくつかの基本アルゴリズム,最近修正したアルゴリズム,およびWOAバリアントとの比較を,IEEE CEC 2019関数セットを用いて実行した。提案したアルゴリズムの統計的性能をFriedman試験,ボックスプロット解析,およびNemenyi多重比較試験で検証した。アルゴリズムの操作速度を決定し,複雑性解析と収束解析で試験した。最後に,7つの実世界工学問題を解き,メタヒューリスティックアルゴリズムのリストと比較した。最新のアルゴリズムによる数値および統計的性能比較は,新しく設計したアルゴリズムの有効性を確認した。Copyright 2022 Wiley Publishing Japan K.K. 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 ,  食品 ,  *最適化手法 ,  IEEE ,  多重化 ,  有効性 ,  ベンチマーク ,  思春期早発症 ,  狩猟
準シソーラス用語： 探索空間 ,  *大域的最適化 ,  探索アルゴリズム ,  複雑性 ,  ヒューリスティック ,  局所解 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： ベンチマーク関数 ,  ハンガーゲーム探索アルゴリズム ,  IEEE CEC 2019機能 ,  Nemenyi多重比較試験 ,  クジラ最適化アルゴリズム

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

タイトルに関連する用語 (7件)： 大域最適化 ,  ハンガー ,  ゲーム ,  探索 ,  クジラ ,  最適化アルゴリズム ,  アンサンブル