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J-GLOBAL ID：202202287959887878   整理番号：22A0480633

多目的クロスエントロピー最適化アルゴリズムと高速列車横方向制御におけるその応用【JST・京大機械翻訳】

A multi-objective cross-entropy optimization algorithm and its application in high-speed train lateral control

著者 (5件)： Tang Qichao (School of Electrical Engineering, Southwest Jiaotong University, Chengdu 611756, China) ,  Ma Lei (School of Electrical Engineering, Southwest Jiaotong University, Chengdu 611756, China) ,  Zhao Duo (School of Electrical Engineering, Southwest Jiaotong University, Chengdu 611756, China) ,  Lei Jieyu (School of Electrical Engineering, Southwest Jiaotong University, Chengdu 611756, China) ,  Wang Yuhao (School of Electrical Engineering, Southwest Jiaotong University, Chengdu 611756, China)
資料名： Applied Soft Computing  (Applied Soft Computing)
巻： 115  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2175A  ISSN： 1568-4946  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,新しい改良多目的クロスエントロピー最適化(MOCEO+)アルゴリズムを提案した。複雑な多目的問題に対する低コスト,高速かつ効果的な解決策を提供することを試みた。最初に,母集団サイズセグメンテーション機構を採用して,計算コストを減らした。これはまた,最適パレートフロントに対するアルゴリズムの探査能力の増加を助け,収束速度も加速する。次に,ハイパーボリューム(HV)ソーティング戦略に基づく個々の選択メカニズムを提案し,進化過程でエリート個体を保持する。最後に,個体群個体の多様性を増加させ,局所最適を避けるため,組換え機構を提供した。2-,3-,5-目的WFG試験機能の試験結果は,MOCEO+が6つの最適化アルゴリズムと比較してより良い性能とより速い収束を提供することを示した。工学実践におけるMOCEO+の実現可能性と有効性を検証するために,高速列車横方向サスペンションシステムのための反復学習制御装置のパラメータ最適化に適用する。シミュレーションは,MOCEO+によって最適化したサスペンションシステムが3つの他のアルゴリズムと比較してより良い側面安定性を有することを示した。特に,横方向振動は人体の敏感な周波数範囲[1,2]Hzで有意に減少した。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 ,  横振動 ,  *最適化手法 ,  懸架装置 ,  ソーティング ,  個体群 ,  母集団 ,  有効性
準シソーラス用語： パラメータ最適化 ,  収束速度 ,  計算コスト ,  *高速列車 ,  *クロスエントロピー ,  パレートフロント , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 多目的最適化 ,  進化アルゴリズム ,  クロスエントロピー最適化アルゴリズム ,  高速列車横方向懸架システム

分類 (3件)： 配電(事業者側)  (NB05040R) ,  電力系統一般  (NB02000E) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： クロスエントロピー ,  最適化アルゴリズム ,  高速列車 ,  横方向 ,  応用