文献

J-GLOBAL ID：202202290206990372   整理番号：22A0578227

アリコロニー最適化アルゴリズムのための動的影響【JST・京大機械翻訳】

Dynamic impact for ant colony optimization algorithm

著者 (4件)： Skackauskas Jonas (College of Engineering, Design and Physical Sciences, Brunel University London, United Kingdom) ,  Kalganova Tatiana (College of Engineering, Design and Physical Sciences, Brunel University London, United Kingdom) ,  Dear Ian (College of Engineering, Design and Physical Sciences, Brunel University London, United Kingdom) ,  Janakiram Mani (Intel Corporation, AZ, United States)
資料名： Swarm and Evolutionary Computation  (Swarm and Evolutionary Computation)
巻： 69  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W3213A  ISSN： 2210-6502  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： 本論文は,動的衝撃と呼ばれるアリコロニー最適化(ACO)アルゴリズムのための拡張法を提案した。動的衝撃は,資源消費と適応度の間の非線形関係を持つ収束と解品質を改善するために設計された。この提案方法を,実世界のマイクロチップ製造プラント生産フロア最適化(MMPPFO)問題と理論的ベンチマーク多次元ナップサック問題(MKP)に対してテストした。単一目的最適化に対する動的影響を用いて,適応度値を動的影響のないACOアルゴリズムより33.2%改善した。さらに,低複雑性のMKPベンチマークインスタンスを,高度な解スパース性が観察される場合でも100%の成功率に解決した。大きな複雑性事例は,平均ギャップが4.26倍改善することを示した。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 ,  衝撃 ,  スケジューリング ,  品質 ,  ナップサック問題 ,  高次元 ,  ベンチマーク ,  生産工場
準シソーラス用語： *アリコロニー最適化 ,  スパース性 ,  *アントアルゴリズム ,  成功率 ,  複雑性 ,  低複雑性 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： アリコロニー最適化 ,  動的衝撃 ,  サブヒューリスティックス ,  スケジューリング ,  多次元ナップサック問題 ,  スパースデータ

分類 (3件)： 数値計算  (JE02000J) ,  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 (1件)： アリコロニー最適化アルゴリズム