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J-GLOBAL ID：201702234367633328   整理番号：17A0057394

景観様式推定に基づく動的探索戦略を用いたパーティクルスワーム最適化【Powered by NICT】

Particle swarm optimization with dynamic search strategies based on landscape modality estimation

著者 (4件)： Nishio Toshiki (Graduate School of Information Sciences, Hiroshima City University, 3-4-1, Ozuka-higashi, Asaminami-ku, Hiroshima, Japan 731-3194) ,  Kushida Jun-ichi (Graduate School of Information Sciences, Hiroshima City University, 3-4-1, Ozuka-higashi, Asaminami-ku, Hiroshima, Japan 731-3194) ,  Hara Akira (Graduate School of Information Sciences, Hiroshima City University, 3-4-1, Ozuka-higashi, Asaminami-ku, Hiroshima, Japan 731-3194) ,  Takahama Tetsuyuki (Graduate School of Information Sciences, Hiroshima City University, 3-4-1, Ozuka-higashi, Asaminami-ku, Hiroshima, Japan 731-3194)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： IWCIA  ページ： 113-118  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 景観様式推定に基づく動的探索戦略を持つパーティクルスワーム最適化(PSO)を提案した。探索戦略を制御するために,PSOに探索点のランキング間の相関係数を用いた景観様式推定法を導入した。推定法は,景観様式は,単一モードまたはマルチモーダル景観であるかどうかを分類するための基準点への適合性と距離との関係を利用する。提案手法は,目的関数の景観としたモダリティ別戦略を適切にできる。提案手法の探索能力を確認するために,標準的なベンチマーク関数を用いて実験を行った。実験結果から,提案した方法は,他のPSO(粒子群最適化)変異体よりも優れていることを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 単一モード ,  目的関数 ,  等級づけ ,  *多モード ,  相関係数 ,  基準点 ,  ベンチマーク ,  適応性
準シソーラス用語： モダリティ ,  推定法 ,  *粒子群最適化 ,  *探索戦略 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  CAD,CAM  (JE10000A) ,  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 (5件)： 景観 ,  様式 ,  推定 ,  探索戦略 ,  パーティクルスワーム最適化