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J-GLOBAL ID：202202259047156388   整理番号：22A0846840

構造最適化のための多目的教育学習ベース最適化【JST・京大機械翻訳】

Multi-Objective Teaching-Learning-Based Optimization for Structure Optimization

著者 (5件)： Kumar Sumit (Australian Maritime College, College of Sciences and Engineering,University of Tasmania, Launceston, Australia) ,  Tejani Ghanshyam G. (Department of Mechanical Engineering, School of Technology, Gsfc University, Vadodara, Gujarat, India) ,  Pholdee Nantiwat (Sustainable and Infrastructure Research and Development Center, Department of Mechanical Engineering, Faculty of Engineering, Khon Kaen University, Khon Kaen, Thailand) ,  Bureerat Sujin (Sustainable and Infrastructure Research and Development Center, Department of Mechanical Engineering, Faculty of Engineering, Khon Kaen University, Khon Kaen, Thailand) ,  Jangir Pradeep (Department of Electrical Engineering, L.E.College, Morbi, Sikar, India)
資料名： Smart Science  (Smart Science)
巻： 10  号： 1  ページ： 56-67  発行年： 2022年 
JST資料番号： W6049A  ISSN： 2308-0477  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 教育学習ベースの最適化は,特定のパラメータフリーで強力なアルゴリズムである。しかし,大規模で多様な空間では,特に局所最適にトラップされ,特に,多目的問題を解く一方で,早熟収束の批判に直面した。本研究では,外部アーカイブにおける非支配ソーティングと解ストレージのフレームワークに基づく,新しい多目的教育学習ベース最適化(MOTLBO)を提案した。これらの技術は,探索と収束速度のアルゴリズム速度を改善する。さらに,この機構は真のパレート解に近いPareto最適集合を得ることを支援し,一方,1つの実行の中で非支配解間の多様性を同時に維持する。本研究では,新しいMOTLBOを提案した。実際の応用の実現可能性を決定するために,知覚された構造設計問題を,節点変形目的の多重で多様な重量最小化と最大化にさらした。提案アルゴリズムは,離散設計変数を持つ構造の5つの挑戦的な最適化問題に採用され,複数の制約を受ける。性能チェックのために,提案したアルゴリズムを2つの顕著な多目的アルゴリズムに対比した。検討した全ての試験例に対する性能ゲージは,パレートフロントハイパーボリュームとフロント間隔-出口試験である。MOTLBOは,所望のパレートフロントを生成するための解のコヒーレンスと多様化との有望性を示した。グラフ的抽象;Please refer to the publisher for the copyright holders. 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 ,  *教育 ,  コヒーレンス ,  *最適化 ,  収束 ,  *学習 ,  最適化問題 ,  ソーティング ,  多重化 ,  ゲージ ,  思春期早発症 ,  *構造最適化
準シソーラス用語： Pareto最適 ,  Pareto解 ,  パレートフロント , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 構造設計 ,  メタヒューリスティックス ,  離散最適化 ,  制約付き設計 ,  アルゴリズム

分類 (2件)： 熱交換器,冷却器  (PA03020G) ,  電力系統一般  (NB02000E)

タイトルに関連する用語 (4件)： 構造最適化 ,  教育 ,  学習 ,  最適化