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J-GLOBAL ID：202202247160224478   整理番号：22A1165144

確率的最適化と人工魚群アルゴリズムのコンピュータ応用シナリオ設計【JST・京大機械翻訳】

Computer Application Scenario Design of Stochastic Optimization and Artificial Fish School Algorithm

著者 (1件)： Wu Jiao (Shangqiu University,School of Computer Engineering,HeNan,China,476000)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： ICEARS  ページ： 1502-1505  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 人工魚群アルゴリズム(AFSA)は,効率的群知能グローバル最適化技術である。人工魚学校アルゴリズム(AFSA)の研究を通して,確率的最適化に基づいて,確率的最適化に基づく人工魚学校最適化アルゴリズムを提案した。アルゴリズムは,人工魚学校アルゴリズム(AFSA)の単純かつ容易な実装特性を保持し,同時に,人工魚の無目的のランダム遊泳と,非大域的極値点における多数の凝集を克服し,そして,アルゴリズム品質の運転効率と解を著しく改善する。最後に,多くの機能と用例テスト結果は,他のアルゴリズムと比較して,このアルゴリズムに基づくコンピュータ応用シナリオ設計が実行可能で有効であり,走行速度が7.2%増加したことを示した。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. 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 ,  *計算機利用 ,  最適化手法 ,  走行速度 ,  *魚群 ,  遊泳
準シソーラス用語： 大域的最適化 ,  群知能 ,  確率的最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： 確率的最適化 ,  人工 ,  アルゴリズム ,  コンピュータ応用 ,  シナリオ ,  設計