論文の概要: An Approach of Adjusting the Switch Probability based on Dimension Size: A Case Study for Performance Improvement of the Flower Pollination Algorithm

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.09699v1
• Date: Sat, 20 Aug 2022 14:45:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-23 12:40:56.481400
• Title: An Approach of Adjusting the Switch Probability based on Dimension Size: A Case Study for Performance Improvement of the Flower Pollination Algorithm
• Title（参考訳）: 次元サイズに基づくスイッチ確率の調整の試み--フラワー受粉アルゴリズムの性能改善を事例として
• Authors: Tahsin Aziz, Tashreef Muhammad, Md. Rashedul Karim Chowdhury and Mohammad Shafiul Alam
• Abstract要約: この研究は、いくつかのバイオインスパイアされたアルゴリズムの1つであるフラワーポリン化アルゴリズムに焦点をあてる。 シャムインテリジェンス」なメタヒューリスティックアルゴリズムとして、その強みは最適解の近傍を探索することにある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Numerous meta-heuristic algorithms have been influenced by nature. Over the past couple of decades, their quantity has been significantly escalating. The majority of these algorithms attempt to emulate natural biological and physical phenomena. This research concentrates on the Flower Pollination algorithm, which is one of several bio-inspired algorithms. The original approach was suggested for pollen grain exploration and exploitation in confined space using a specific global pollination and local pollination strategy. As a "swarm intelligence" meta-heuristic algorithm, its strength lies in locating the vicinity of the optimum solution rather than identifying the minimum. A modification to the original method is detailed in this work. This research found that by changing the specific value of "switch probability" with dynamic values of different dimension sizes and functions, the outcome was mainly improved over the original flower pollination method.
• Abstract（参考訳）: 多くのメタヒューリスティックアルゴリズムは自然に影響を受けている。 過去数十年間、その量は大幅に増加してきた。 これらのアルゴリズムの大部分は、自然の生物学的および物理的現象をエミュレートしようとする。 この研究は、いくつかのバイオインスパイアされたアルゴリズムの1つであるフラワーポリレーションアルゴリズムに焦点を当てている。 元々のアプローチは、特定の地球規模の受粉と局所的な受粉戦略を用いて、閉じ込められた空間における花粉の穀物の探索と搾取のために提案された。 swarm intelligence」メタヒューリスティックなアルゴリズムとして、その強みは最小値を特定するよりも最適な解の近傍を見つけることである。 本書では元の方法の修正について詳述する。 本研究は,異なる次元の大きさと関数の動的値で「スイッチ確率」の具体的値を変化させることにより,花の受粉方法よりも結果が改善されることを見出した。

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