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J-GLOBAL ID：202202280473020194   整理番号：22A1105671

SSO:ハイブリッドスウォーム知能最適化アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

SSO: A Hybrid Swarm Intelligence Optimization Algorithm

著者 (3件)： Nelikanti Arjun (CSE, JNTUH, Hyderabad, India) ,  Reddy G. Venkata Rami (JNTUH (SIT), Hyderabad, India) ,  Karuna G. (CSE, GRIET, Hyderabad, India)
資料名： Advances in Intelligent Systems and Computing  (Advances in Intelligent Systems and Computing)
巻： 1420  ページ： 879-889  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5075A  ISSN： 2194-5357  資料種別： 会議録 (C)
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： スウォームインテリジェンスは,研究者のための最適化の分野におけるキャピベーション領域である。多くの研究者は,アリ,動物,鳥類,および,より,より多様な生物のスウォーム行動を分析することにより,自然から発想されたいくつかのアルゴリズムを提案した。最適化のためのハイブリッドアプローチを,これらの両方が食品を捜すための自然刺激アルゴリズムであるクモのサルとリスのスウォーム挙動をモデル化することにより提案した。クモのサルの最適化は,訓練のためにコヒーレントであり,スウォーム知能アルゴリズムに順応し,計算速度を高めた。他方,スカイレル検索アルゴリズムは,食品探索のライフタイムのための反復プロセスを持つスカイレルによって触発され,この行動は数学的に定式化され,移動のための滑動技術を用いて定式化される。これらの2つのアルゴリズムによって,新しいアルゴリズムをクモのスカイレル最適化と名づけて,それを異なった試験問題に関して類似のアルゴリズムと比較し,収束速度解析と統計解析を用いて評価した。結果は,提案したアルゴリズムが他の既存の最適化者と比較して,有望な収束速度と平均絶対誤差を示すことを証明した。Copyright The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2022 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 ,  コヒーレンス ,  *最適化 ,  食品 ,  *最適化手法 ,  知能 ,  モデリング ,  計算機処理速度 ,  計算機アルゴリズム ,  生物 ,  定式化 ,  *スウォーム
準シソーラス用語： 摺動 ,  収束速度 ,  探索アルゴリズム ,  検索アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 群知能 ,  最適化 ,  滑走 ,  クモザルの最適化 ,  Squirrel探索アルゴリズムとクモリスリス最適化

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  システム最適化手法  (IA02050Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： スウォーム ,  知能 ,  最適化アルゴリズム