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J-GLOBAL ID：202202275986958431   整理番号：22A0157195

動的Levy飛行チンパンジー最適化【JST・京大機械翻訳】

Dynamic Levy Flight Chimp Optimization

著者 (3件)： Kaidi Wei (Investigation and Technology Development Co. Ltd, Zhengzhou, China) ,  Khishe Mohammad (Department of Electrical Engineering, Imam Khomeini Marine Science University, Nowshahr, Iran) ,  Mohammadi Mokhtar (Department of Information Technology, College of Engineering and Computer Science, Lebanese French University, Kurdistan Region, Iraq)
資料名： Knowledge-Based Systems  (Knowledge-Based Systems)
巻： 235  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： Chimp最適化アルゴリズム(ChOA)は狩猟ベースのモデルであり,最適化問題に取り組むための最適化ルールの集合として利用することができる。いくつかの複雑な問題におけるエージェントの不十分な多様性のために,このアルゴリズムは時々局所最適停滞にさらされる。本論文では,探索フェーズから探索フェーズへの探索エージェントをスムーズかつ徐々に輸送するための動的Levy Fight(DLF)技術を紹介した。DLFChOAの効率を研究するために,本論文は,23の標準的なベンチマーク関数,CEC-2005の20の挑戦的な機能,IEEE CEC06-2019の10のスーツ試験,および12の実世界最適化問題に関するDLFChOAの性能を評価する。結果を,CMA-ES,SHADE,ChOA,HGSO,LGWOおよびALEP(最良のベンチマークLevyベースアルゴリズムとして),および18の最先端アルゴリズム(CEC2019の勝者,GECCO2019,およびSEMCCO2019)を含むベンチマーク最適化アルゴリズムと比較した。43の数値的試験関数の中で,DLFChOAとCMA-ESは,30と11の最良の結果で,第1と第2ランクを得た。100桁の課題において,100のスコアを有するjDE100は最良の結果を提供し,次いでDISH鎖1e+12,および85.68のスコアを有するDLFChOAは10の問題のうち7つで最良のスコアを達成した18の最先端アルゴリズムの中で5番目のランクであった。最後に,DLFChOAとCMA-ESは,それぞれ5と4つの実世界工学問題において最良の結果を得た。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 ,  最適化問題 ,  最適化手法 ,  IEEE ,  *チンパンジー ,  *飛翔 ,  スウォーム ,  ベンチマーク ,  狩猟 ,  エージェント

著者キーワード (5件)： 最適化 ,  チンパンジー最適化アルゴリズム ,  スウォームインテリジェンス ,  Levy飛行 ,  動的探索

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  その他のオペレーションズリサーチの手法  (KA03070E)

タイトルに関連する用語 (3件)： 飛行 ,  チンパンジー ,  最適化