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J-GLOBAL ID：202202274666578118   整理番号：22A1171456

季節最適化アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Seasons optimization algorithm

著者 (1件)： Emami Hojjat (University of Bonab, Bonab, Iran)
資料名： Engineering with Computers  (Engineering with Computers)
巻： 38  号： 2  ページ： 1845-1865  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： 本論文は,季節最適化(SO)アルゴリズムとして表される新しい確率的バイオインスパイアード最適化アルゴリズムを紹介した。このアルゴリズムは,年の異なる季節における樹木の成長サイクルによって触発された。それは,森林として知られる初期解の集団で働く反復的で人口ベースのアルゴリズムである。森林の各個体は木として参照される。終了条件が満足されるまで,森林の樹木は,自然の樹木のライフサイクルに類似した4つのオペレータ,すなわち,再生,競争,播種,および抵抗を適用することによって,新世代に更新される。これらのオペレータは,最適化問題の大域的最適に向けてツリーを収束させる。提案したSOアルゴリズムの有効性を,多変数単一目的試験問題を用いて評価し,いくつかのよく知られたベースラインおよび最先端のアルゴリズムと比較した。結果は,提案アルゴリズムが,解品質に関して,その対応物を凌駕し,ほとんどのベンチマーク関数で大域的最適を見つけることを示した。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 ,  確率 ,  *最適化 ,  最適化問題 ,  オペレータ ,  ライフサイクル ,  *最適化手法 ,  発見的方法 ,  基準線 ,  有効性 ,  ベンチマーク
準シソーラス用語： 多変量 ,  バイオインスパイアードアルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 樹木の成長サイクル ,  最適化 ,  Meta-ヒューリスティックス ,  バイオインスパイアードアルゴリズム ,  季節最適化(SO)

分類 (3件)： 電力系統一般  (NB02000E) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  システム設計・解析  (IA02030D)

タイトルに関連する用語 (2件)： 季節 ,  最適化アルゴリズム