Fugu-MT 論文翻訳(概要): Combining Particle Swarm Optimizer with SQP Local Search for Constrained Optimization Problems

論文の概要: Combining Particle Swarm Optimizer with SQP Local Search for Constrained Optimization Problems

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.10936v1
Date: Mon, 25 Jan 2021 09:34:52 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-04-14 00:21:45.008889
Title: Combining Particle Swarm Optimizer with SQP Local Search for Constrained Optimization Problems
Title（参考訳）: 制約付き最適化問題に対する particle swarm optimizer と sqp local search の組み合わせ
Authors: Carwyn Pelley, Mauro S. Innocente, Johann Sienz
Abstract要約: 先行するアルゴリズムの違いは局所的な検索能力にある可能性が示唆された。ベンチマークスイートの他のリードと比較すると、他の主要なPSOアルゴリズムと競合するようにローカル検索を実装したGP-PSOのハイブリッドが示される。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: The combining of a General-Purpose Particle Swarm Optimizer (GP-PSO) with Sequential Quadratic Programming (SQP) algorithm for constrained optimization problems has been shown to be highly beneficial to the refinement, and in some cases, the success of finding a global optimum solution. It is shown that the likely difference between leading algorithms are in their local search ability. A comparison with other leading optimizers on the tested benchmark suite, indicate the hybrid GP-PSO with implemented local search to compete along side other leading PSO algorithms.
Abstract（参考訳）: 制約付き最適化問題に対する汎用粒子群最適化器 (gp-pso) と逐次二次計画法 (sqp) の組合せは, 改良に非常に有用であり, 場合によっては大域的最適解を求めることに成功した。先行するアルゴリズムの違いは局所的な検索能力にある可能性が示されている。ベンチマークスイートの他の主要なオプティマイザとの比較では、他の主要なPSOアルゴリズムと競合するローカル検索を実装したGP-PSOのハイブリッドが示されている。

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