文献

J-GLOBAL ID：202202286608746354   整理番号：22A1027135

大規模球面最小スパンニング木のためのバイオインスパイアードベアボーン【JST・京大機械翻訳】

Bioinspired Bare Bones Mayfly Algorithm for Large-Scale Spherical Minimum Spanning Tree

著者 (8件)： Zhang Tian (1College of Artificial Intelligence, Guangxi University for Nationalities, Nanning, China) ,  Zhang Tian (2Guangxi Key Laboratories of Hybrid Computation and IC Design Analysis, Nanning, China) ,  Zhou Yongquan (1College of Artificial Intelligence, Guangxi University for Nationalities, Nanning, China) ,  Zhou Yongquan (2Guangxi Key Laboratories of Hybrid Computation and IC Design Analysis, Nanning, China) ,  Zhou Guo (3Department of Science and Technology Teaching, China University of Political Science and Law, Beijing, China) ,  Deng Wu (4College of Electronic Information and Automation, Civil Aviation University of China, Tianjin, China) ,  Luo Qifang (1College of Artificial Intelligence, Guangxi University for Nationalities, Nanning, China) ,  Luo Qifang (2Guangxi Key Laboratories of Hybrid Computation and IC Design Analysis, Nanning, China)
資料名： Frontiers in Bioengineering and Biotechnology (Web)  (Frontiers in Bioengineering and Biotechnology (Web))
巻： 10  ページ： 830037  発行年： 2022年 
JST資料番号： U7059A  ISSN： 2296-4185  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 5月アルゴリズム(MA)は,近年提案された母集団に基づくバイオインスパイアードアルゴリズムであり,多くの工学問題に首尾よく適用されてきた。しかし,それは多くのパラメータを持ち,それは異なる問題のために適切なパラメータの集合をセットして調整するのを困難にする。調整パラメータを避けるために,バイオインスパイアードの裸骨のアルゴリズム(BBMA)を提案した。BBMAはGauss分布とLevy飛行を採用し,アルゴリズムの収束速度と精度を改善し,探索領域のより良い探索と開発を行う。最小スパニング木(MST)問題は古典的な組合せ最適化問題である。本研究は,全ての点と解が球にあるMST問題のバリアントを解くための数学モデルを提供した。最後に,BBMAを用いて大規模球面MST問題を解決した。16のスケールにおけるBBMAと他のスウォームインテリジェンスアルゴリズムの結果の比較と分析によって,実験結果は,提案したアルゴリズムが球上のMST問題のための他のアルゴリズムより優れていることを示した。Copyright 2022 The Author(s) 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 ,  速度 ,  正規分布 ,  数学モデル ,  精度 ,  飛翔 ,  球面 ,  問題 ,  母集団 ,  *スパンニング木 ,  スウォーム ,  組合せ最適化問題
準シソーラス用語： 収束速度 ,  *最小全域木 ,  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)： Mayflyアルゴリズム ,  裸の骨のカゲロウアルゴリズム ,  大規模球面MST ,  Prueferコード ,  生物にヒントを得たアルゴリズム

分類 (2件)： グラフ理論基礎  (IA02020S) ,  人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (69件)：

• Abd ElazizM., SenthilrajaS., ZayedM. E., ElsheikhA. H., MostafaR. R., LuS. (2021). A New Random Vector Functional Link Integrated with Mayfly Optimization Algorithm for Performance Prediction of Solar Photovoltaic thermal Collector Combined with Electrolytic Hydrogen Production System. Appl. Therm. Eng. 193, 117055. doi: 10.1016/j.applthermaleng.2021.117055
• AbualigahL., DiabatA., MirjaliliS., Abd ElazizM. Elaziz., GandomiA. H. (2021). The Arithmetic Optimization Algorithm. Comp. Methods Appl. Mech. Eng. 376, 113609. doi: 10.1016/j.cma.2020.113609
• AlsattarH. A., ZaidanA. A., ZaidanB. B. (2020). Novel Meta-Heuristic Bald eagle Search Optimisation Algorithm. Artif. Intell. Rev. 53, 2237-2264. doi: 10.1007/s10462-019-09732-5
• AnitaA. Y., YadavA. (2019). AEFA: Artificial Electric Field Algorithm for Global Optimization. Swarm Evol. Comput. 48, 93-108. doi: 10.1016/j.swevo.2019.03.013
• Atashpaz-GargariE., LucasC. (2008). “"Imperialist Competitive Algorithm: An Algorithm for Optimization Inspired by Imperialistic Competition,"” in IEEE Congress on Evolutionary Computation, Singapore, September 25-28, 2007, 4661-4667. doi: 10.1016/j.swevo.2019.03.013

タイトルに関連する用語 (3件)： 大規模 ,  球面 ,  最小スパンニング木