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J-GLOBAL ID：202202243040575338   整理番号：22A0621073

線形システム近似のための新しい還元アプローチ【JST・京大機械翻訳】

A Novel Reduction Approach for Linear System Approximation

著者 (3件)： Ahamad Nafees (Department of Electrical and Electronics Communication Engineering, DIT University, Dehradun, India) ,  Sikander Afzal (Department of Instrumentation and Control Engineering, Dr. B. R. Ambedkar National Institute of Technology Jalandhar, Punjab, India) ,  Singh Gagan (Department of Electrical and Electronics Communication Engineering, DIT University, Dehradun, India)
資料名： Circuits, Systems, and Signal Processing  (Circuits, Systems, and Signal Processing)
巻： 41  号： 2  ページ： 700-724  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0430B  ISSN： 0278-081X  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： 本研究では,線形時間連続システムに対して,新しいシステム低減アプローチを提案した。システム工学における種々の最適化技術と縮小問題によって動機づけられて,新しい探索アルゴリズム,すなわちアリイオン最適化(ALO)をシステム近似のために利用している。このアルゴリズムは,食品を探索するためのアリのランダムウォークに基づいている。最初に,近似システムを,ALOを用いて高次と提案した近似システムの間の積分平方誤差(ISE)を減らすことによって定式化した。提案したアプローチの高効率と精度を検証するために,時間遅れシステムを含む最大84次までの4つのベンチマークシステムについてテストした。提案したアプローチによって達成された近似システム特性は,より高いシステムの特性に非常に近いことを明らかにした。さらに,高次系の過渡,定常状態,および周波数応答特性が,提案した近似システムによって保存されることを明らかにした。さらに,ISEの最低値を,既に利用可能な他の近似システムと比較して,提案した近似システムで観察した。さらに,提案したアプローチの有効性を,近似システムを得るために,遺伝的アルゴリズム(GA)と粒子群最適化(PSO)を用いて,最終収束速度とCPU使用時間の観点から検討した。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer Science+Business Media, LLC, 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 ,  イオン ,  最適化 ,  *線形系 ,  食品 ,  *近似法 ,  連続系 ,  酔歩 ,  むだ時間系 ,  定式化 ,  遺伝的アルゴリズム
準シソーラス用語： 高効率 ,  粒子群最適化 ,  収束速度 ,  探索アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： アリイオンの最適化 ,  システム近似 ,  誤差最小化 ,  安定性

分類 (2件)： システム設計・解析  (IA02030D) ,  システム最適化手法  (IA02050Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 線形システム ,  近似 ,  還元