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J-GLOBAL ID：202202253401259940   整理番号：22A1003120

ハイブリッド戦略に基づく改良クジラ最適化アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Improved Whale Optimizer Algorithm Based on Hybrid Strategy

著者 (5件)： Qiu Xingguo (西安科技大学 計算机科学与技術学院,西安 710048) ,  Wang Ruizhi (西安科技大学 計算机科学与技術学院,西安 710048) ,  Zhang Weiguo (西安科技大学 計算机科学与技術学院,西安 710048) ,  Zhang Zhaozhao (西安科技大学 計算机科学与技術学院,西安 710048) ,  Zhang Jing (西安科技大学 計算机科学与技術学院,西安 710048)
資料名： Jisuanji Gongcheng yu Yingyong  (Jisuanji Gongcheng yu Yingyong)
巻： 58  号： 1  ページ： 70-78  発行年： 2022年 
JST資料番号： C2533A  ISSN： 1002-8331  CODEN： JGYYAT  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WOAアルゴリズムの初期母集団分布が不均一で、収束速度が遅い、大域探索能力が弱く、局部最適に陥りやすいなどの問題に対して、ハイブリッド戦略による改良クジラ最適化アルゴリズムを提案した。Sobol配列を用いて,初期解を解空間分布で均一にした。非線形の時変因子と慣性重量のバランスを通して,グローバル探索と局所的開発能力を改善して,ランダム学習戦略と組合せて,反復プロセスにおける個体群の多様性を増加した。コーシー変異リフティングアルゴリズムを導入し,局所最適能力を改善した。12のベンチマーク関数と1つの水資源需要予測モデルのパラメータ推定の最適化実験により、混合策略に基づく改良クジラ最適化アルゴリズムは最適化精度と収束速度において明らかに向上した。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 ,  *最適化 ,  時間 ,  速度 ,  水資源 ,  *最適化手法 ,  需要予測 ,  空間 ,  モデル ,  個体群 ,  パラメータ推定 ,  母集団 ,  ベンチマーク
準シソーラス用語： 収束速度 ,  解空間 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (3件)： 戦略 ,  クジラ ,  最適化アルゴリズム