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J-GLOBAL ID:202202239938203705   整理番号:22A0997395

カオス写像とt-分布変異戦略改良のカモメ最適化アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Improved seagull optimization algorithm based on chaotic map and t-distributed mutation strategy
著者 (2件):
資料名:
巻: 39  号:ページ: 170-176,182  発行年: 2022年 
JST資料番号: C2536A  ISSN: 1001-3695  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)
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低い精度,遅い収束性,および早熟収束に陥る難点を克服するために,カオス写像とt-分布変異に基づく改良カモメ最適化アルゴリズム(CtSOA)を提案した。最初に,tentマッピング戦略を用いて,探索空間に均一分布させ,t-分布突然変異戦略平衡アルゴリズムの探索と開発能力を用いて,2つの改良戦略を統合して,グローバル探索精度を改善し,局所極値を飛び出す能力を改善した。14のテスト関数において、それぞれSOA、その他の5種類のメタヒューリスティックアルゴリズム、単一策略改良のSOA及びその他の学者の改良したSOAと比べ、実験結果により、2つの改良策略を総合したCtSOAは、より優れた収束精度とより速い収束速度を有することが明らかになった。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
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