文献

J-GLOBAL ID：202202261640794526   整理番号：22A0233880

多因子最適化のための情報エントロピーベース進化計算【JST・京大機械翻訳】

An information entropy-based evolutionary computation for multi-factorial optimization

著者 (4件)： Lim Ting Yee (School of Technology, Peninsula College George Town, Penang, Malaysia) ,  Tan Choo Jun (School of Science and Technology, Wawasan Open University, George Town, Penang, Malaysia) ,  Wong Wai Peng (School of Management, Universiti Sains Malaysia, USM, Penang, Malaysia) ,  Lim Chee Peng (Institute for Intelligent Systems Research and Innovation, Deakin University, Geelong, Australia)
資料名： Applied Soft Computing  (Applied Soft Computing)
巻： 114  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2175A  ISSN： 1568-4946  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 最近,多因子最適化(MFO)として知られる問題の新しいカテゴリーは,進化計算(EC)の分野で運動量を獲得している。本論文では,最小パラメータチューニング努力による簡単な戦略を実行することにより,マルチタスク環境における基礎となるECモデルの集約性能の改善を目的とする。第1に,EC性能を改良するための強化模擬二値交差(SBX)ベースの非ary変動演算子を考案した。第二に,パラメータ調整とオペレータ選択における課題を克服するために,情報エントロピーによって支えられた適応制御戦略を提案する。進化的探索の不確実性を定量化し,アルゴリズムパラメータに適応するために情報を利用するエントロピーの測度を研究した。第3に,MFO問題を提案方法を用いて解いた。3つの実験を行い,方法論の有効性を証明した。最初の実験は,CEC2014競争における12の最先端の単一目的最適化アルゴリズムに対して提案した方法をベンチマークした。第二の実験は,最近のベンチマークMFO問題を用いて提案した方法の性能を比較した。さらに,パラメータ感度の解析とアルゴリズム特性に関連する陽的洞察を拡大した。全体として,種々のベンチマーク問題に関する経験的結果は有望である。第3の実験は,実世界建設産業におけるマルチモード資源制約プロジェクトスケジューリング問題に対する解決策を提供した。結果は,プロジェクト品質の2.29%の改善とプロジェクト期間における8.23%の改善を示し,プロジェクトコストの4.78%の増加を受け,意思決定者の受容限界内にある。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. 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 ,  運動量 ,  *エントロピー ,  *最適化 ,  測度 ,  オペレータ ,  不確実性 ,  最適化手法 ,  多モード ,  ベンチマーク ,  意思決定者 ,  *進化的計算
準シソーラス用語： *情報エントロピー ,  資源制約 ,  プロジェクトスケジューリング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 多因子最適化 ,  シミュレートしたバイナリークロスオーバー ,  パラメータ制御

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 最適化 ,  情報エントロピー ,  進化計算