Fugu-MT 論文翻訳(概要): Particle Swarm Optimization based on Novelty Search

論文の概要: Particle Swarm Optimization based on Novelty Search

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.05674v3
Date: Thu, 11 Jul 2024 16:00:01 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-13 00:16:54.393263
Title: Particle Swarm Optimization based on Novelty Search
Title（参考訳）: ノベルティ探索に基づく粒子群最適化
Authors: Mr. Rajesh Misra, Dr. Kumar S Ray,
Abstract要約: そこで本研究では,N yetty Searchと組み合わせたParticle Swarm Optimizationアルゴリズムを提案する。この方法は、客観的な自由であるノベルティサーチによって制御されるため、ローカルオプティマではブロックされない。一連の実験により、複素最適化テスト関数に対する現在のアルゴリズムの堅牢性と有効性が証明された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
Abstract: In this paper we propose a Particle Swarm Optimization algorithm combined with Novelty Search. Novelty Search finds novel place to search in the search domain and then Particle Swarm Optimization rigorously searches that area for global optimum solution. This method is never blocked in local optima because it is controlled by Novelty Search which is objective free. For those functions where there are many more local optima and second global optimum is far from true optimum, the present method works successfully. The present algorithm never stops until it searches entire search area. A series of experimental trials prove the robustness and effectiveness of the present algorithm on complex optimization test functions.
Abstract（参考訳）: 本稿では,ノベルティ探索と組み合わせた粒子群最適化アルゴリズムを提案する。 Novelty Searchは、検索ドメインで検索する新しい場所を見つけ、次にParticle Swarm Optimizationはその領域を厳格に検索して、グローバルな最適解を求める。この方法は、客観的な自由であるノベルティサーチによって制御されるため、ローカルオプティマではブロックされない。より局所的な最適値と第二大域的最適値がより多く存在する関数は、真の最適値には程遠いので、本手法はうまく機能する。現在のアルゴリズムは、検索エリア全体を検索するまで停止しない。一連の実験により、複素最適化テスト関数に対する現在のアルゴリズムの堅牢性と有効性が証明された。

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