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J-GLOBAL ID：202202273002274998   整理番号：22A1019060

ホワイトシャーク最適化器:大域最適化問題のための新しいバイオインスパイアードメタヒューリスティックアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

White Shark Optimizer: A novel bio-inspired meta-heuristic algorithm for global optimization problems

著者 (7件)： Braik Malik (Department of Computer Science, Al-Balqa Applied University, Jordan) ,  Hammouri Abdelaziz (Department of Computer Science, Al-Balqa Applied University, Jordan) ,  Atwan Jaffar (Department of Computer Information System, Al-Balqa Applied University, Jordan) ,  Al-Betar Mohammed Azmi (Artificial Intelligence Research Center (AIRC), College of Engineering and Information Technology, Ajman University, Ajman, United Arab Emirates) ,  Al-Betar Mohammed Azmi (Department of Information Technology, Al-Huson University College, Al-Balqa Applied University, Al-Huson, Irbid, Jordan) ,  Awadallah Mohammed A. (Department of Computer Science, Al-Aqsa University, P.O. Box 4051, Gaza, Palestine) ,  Awadallah Mohammed A. (Artificial Intelligence Research Center (AIRC), Ajman University, Ajman, United Arab Emirates)
資料名： Knowledge-Based Systems  (Knowledge-Based Systems)
巻： 243  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： T0426A  ISSN： 0950-7051  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： 本論文では,連続探索空間上の最適化問題を解くために,いわゆる白色Shark Optimizer(WSO)と呼ばれる新しいメタヒューリスティックアルゴリズムを示した。WSOのコアアイディアと基礎は,ナビゲートと採餌の間,聴覚と嗅覚の例外的な感覚を含む,大きなホワイトサメの行動によって触発される。挙動のこれらの側面を数学的にモデル化し,WSOの探査と開発の間の十分に適切なバランスを収容し,探索エージェントを探索し,最適化を達成するために探索空間の各ポテンシャル領域を探索し,活用する。WSOの探索エージェントは,最終的に最適結果に到達するために,最良-so-far解と接続してそれらの位置をランダムに更新する。WSOの性能を,いくつかの次元のCEC-2017試験セットからの29の試験関数セットで包括的にベンチマークした。さらに,WSOを適用して,CEC-2011進化アルゴリズム競争のベンチマーク問題を解き,その信頼性と実世界問題への適用性を証明した。WSOの有効性と安定性レベルに光を当てるために,計算と収束結果の徹底的な解析を示した。いくつかの統計的方法に関するWSOの性能スコアを,生成された解に基づく9つのよく確立されたメタヒューリスティックと比較した。結果のFriedmanとHolmの試験は,WSOが,他の既存のメタヒューリスティックと比較して,全体的最適性,局所極小の回避,および解品質の観点から,妥当な解を明らかにしたことを示した。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 ,  *最適化 ,  収束 ,  聴覚 ,  嗅覚 ,  *最適化問題 ,  信頼性 ,  発見的方法 ,  ベンチマーク ,  捜索 ,  探索行動 ,  エージェント
準シソーラス用語： 進化的アルゴリズム ,  *大域的最適化 ,  *ヒューリスティック ,  採餌 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： ホワイトシャーク最適化装置 ,  Metaヒューリスティックス ,  最適化 ,  群知能 ,  進化計算 ,  自然にヒントを得たアルゴリズム

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (2件)： 最適化 ,  最適化問題