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J-GLOBAL ID：202202265625389687   整理番号：22A1130849

量子挙動に基づく鶏群最適化アルゴリズムとその収束解析【JST・京大機械翻訳】

Chicken Swarm Optimization Algorithm Based on Quantum Behavior and Its Convergence Analysis

著者 (4件)： Zhang Qiuqiao (河海大学能源与電气学院,江蘇 南京211100) ,  Wang Bing (河海大学能源与電气学院,江蘇 南京211100) ,  Wang Haishan (河海大学能源与電气学院,江蘇 南京211100) ,  Cao Zhijie (南京豪慶信息科技有限公司,江蘇 南京210006)
資料名： Jisuanji Fangzhen  (Jisuanji Fangzhen)
巻： 39  号： 1  ページ： 327-332  発行年： 2022年 
JST資料番号： C2937A  ISSN： 1006-9348  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： 鶏群アルゴリズムが局部最適に陥りやすく、早熟収束などの欠陥が現れやすいため、量子行為に基づく鶏群最適化アルゴリズム(Quantum-BehavedChickenSwarmOptimization,QCSO)を提案した。ニワトリ群の個体情報を利用して、量子化のポテンシャル井戸モデルを構築し、元のニワトリ群の更新公式により、個体の最適解と大域的最適解を獲得し、モンテカルロランダムサンプリングを用いて個体の極値の更新を完成し、個体の極値とグローバル極値付近に並列の角度で探索を行った。アルゴリズムの局所的探索性能を改善した。同時に、ランダムアルゴリズムのグローバル収束性の判別基準と結合し、量子行為に基づく鶏群最適化アルゴリズムの収束性を研究し、QCSOがグローバル収束の最適化アルゴリズムであることを証明した。4つの基本的試験関数を選択して,QCSOの最適化能力を試験し,その結果,QCSOの探索性能は,元のアルゴリズムおよび従来の最適化アルゴリズムと比較して,大いに改善した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： モンテカルロ法 ,  *アルゴリズム ,  関数 ,  *最適化 ,  *収束 ,  量子化 ,  *最適化手法 ,  ポテンシャル ,  無作為抽出 ,  思春期早発症
準シソーラス用語： 最適解 ,  探索性能 ,  収束解析 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (5件)： 量子 ,  挙動 ,  鶏 ,  最適化アルゴリズム ,  収束解析