論文の概要: Socio-cognitive Optimization of Time-delay Control Problems using Evolutionary Metaheuristics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.12872v1
• Date: Sun, 23 Oct 2022 22:21:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-25 13:18:45.633389
• Title: Socio-cognitive Optimization of Time-delay Control Problems using Evolutionary Metaheuristics
• Title（参考訳）: 進化的メタヒューリスティックスを用いた時間遅延制御問題の社会認知最適化
• Authors: Piotr Kipinski, Hubert Guzowski, Aleksandra Urbanczyk, Maciej Smolka, Marek Kisiel-Dorohinicki, Aleksander Byrski, Zuzana Kominkova Oplatkova, Roman Senkerik, Libor Pekar, Radek Matusu, Frantisek Gazdos
• Abstract要約: メタヒューリスティックス(Metaheuristics)は、古典的なアプローチでは解決できない難解な問題を解くために使用される普遍的な最適化アルゴリズムである。 本稿では,キャストに基づく新しい社会認知メタヒューリスティックの構築を目標とし,このアルゴリズムのいくつかのバージョンを時間遅延システムモデルの最適化に適用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 89.24951036534168
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Metaheuristics are universal optimization algorithms which should be used for solving difficult problems, unsolvable by classic approaches. In this paper we aim at constructing novel socio-cognitive metaheuristic based on castes, and apply several versions of this algorithm to optimization of time-delay system model. Besides giving the background and the details of the proposed algorithms we apply them to optimization of selected variants of the problem and discuss the results.
• Abstract（参考訳）: メタヒューリスティックス(Metaheuristics)は、古典的なアプローチでは解けない難題を解決するために使用される普遍最適化アルゴリズムである。 本稿では,キャストに基づく新しい社会認知メタヒューリスティックの構築を目標とし,このアルゴリズムのいくつかのバージョンを時間遅延システムモデルの最適化に適用する。 提案アルゴリズムの背景と詳細を述べるとともに,問題の選択された変種を最適化し,その結果について考察する。

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