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J-GLOBAL ID：202202272922942570   整理番号：22A1171424

大域的最適化問題を解くためのカオス対向正弦-余弦法【JST・京大機械翻訳】

Chaotic oppositional sine-cosine method for solving global optimization problems

著者 (6件)： Liang Xi (College of Mathematics and Physics, Wenzhou University, Wenzhou, China) ,  Cai Zhennao (College of Computer Science and Artificial Intelligence, Wenzhou University, Wenzhou, China) ,  Wang Mingjing (Institute of Research and Development, Duy Tan University, Da Nang, Vietnam) ,  Zhao Xuehua (School of Digital Media, Shenzhen Institute of Information Technology, Shenzhen, China) ,  Chen Huiling (College of Computer Science and Artificial Intelligence, Wenzhou University, Wenzhou, China) ,  Li Chengye (Department of Pulmonary and Critical Care Medicine, The First Affiliated Hospital of Wenzhou Medical University, Wenzhou, China)
資料名： Engineering with Computers  (Engineering with Computers)
巻： 38  号： 2  ページ： 1223-1239  発行年： 2022年 
JST資料番号： C0378C  ISSN： 0177-0667  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究は,グローバル最適化タスクのための改良正弦-余弦アルゴリズム(SCA)を提案した。SCAは正弦と余弦関数に基づくメタヒューリスティック法である。それは多くの分野でその応用を見出した。しかし,SCAは,弱いグローバル探索能力と低い解法品質のようないくつかの欠点を持った。本研究では,カオス局所探索戦略と反対ベース学習戦略を利用して,基本的SCAの探査と開発能力を強化し,改良アルゴリズムをカオス反対SCA(COSCA)と呼ぶ。COSCAを古典的23関数とCEC 2014から22のベンチマーク関数の包括的セットで検証した。シミュレーション実験は,COSCAのグローバル最適化能力が,著しく改良して,他のアルゴリズムより優れていることを示唆した。さらに,COSCAを制約のある3つの複雑な工学問題で評価した。実験結果は,COSCAが,種々のアルゴリズムより効果的にそのような問題を解決することができることを示した。Copyright Springer-Verlag London Ltd., part of Springer Nature 2020 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 ,  *最適化 ,  シミュレーション ,  学習 ,  能力 ,  発見的方法 ,  *カオス ,  ベンチマーク ,  近傍探索法
準シソーラス用語： *大域的最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： sine-余弦アルゴリズム ,  最適化 ,  カオス局所探索 ,  対立に基づく学習機構

分類 (1件)： 電子航法一般  (ND14010O)

タイトルに関連する用語 (2件)： 大域的最適化 ,  カオス