文献

J-GLOBAL ID：201702249057192377   整理番号：17A0676828

高次元関数最適化のためのマルチエージェント量子進化アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

著者 (2件)： Tan Chaoyong (東華大学工商管理学院) ,  Zheng Jianguo (東華大学工商管理学院)
資料名： Ziran Kexue Jinzhan  (Ziran Kexue Jinzhan)
巻： 18  号： 2  ページ： 197-205  発行年： 2008年 
JST資料番号： W1852A  ISSN： 1002-008X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： エージェントの競争と学習能力、量子計算理論及び生物進化戦略に基づき、新しい最適化方法である多智能体量子進化アルゴリズムを提案した。一つのエージェントは最適化問題の一つの可能解を代表し、すべての知能体は量子染色体で表現される。このアルゴリズムは,エージェントがマルチエージェントネットワーク環境に分布し,エージェント間の競争能力を向上させるために,量子進化による競争と学習を実現した。このアルゴリズムの大域的収束性を理論的に証明した。実験結果は,提案したアルゴリズムが強いグローバル最適化能力と高速検索能力を有することを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  最適化手法 ,  *高次元 ,  *エージェント ,  最適化問題 ,  染色体 ,  高速度 ,  量子計算
準シソーラス用語： 大域的最適化 ,  ネットワーク環境 ,  学習能力 ,  *進化的アルゴリズム ,  *マルチエージェント ,  *関数最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 数値計算  (JE02000J) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 高次元 ,  関数最適化 ,  マルチエージェント ,  量子 ,  進化アルゴリズム