論文の概要: Granular-ball Optimization Algorithm

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.12807v1
• Date: Sat, 18 Mar 2023 13:18:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-03-25 02:42:37.930545
• Title: Granular-ball Optimization Algorithm
• Title（参考訳）: グラニュラーボール最適化アルゴリズム
• Authors: Shuyin Xia, Jiancu Chen, Bin Hou, Guoyin Wang
• Abstract要約: 微細な多粒性データ記述能力により、よりグローバルな検索能力とより高速な収束速度が得られる。 最も人気があり最先端のアルゴリズムと比較して、20個のベンチマーク関数の実験は、その性能を実証している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.058433576739089
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The existing intelligent optimization algorithms are designed based on the finest granularity, i.e., a point. This leads to weak global search ability and inefficiency. To address this problem, we proposed a novel multi-granularity optimization algorithm, namely granular-ball optimization algorithm (GBO), by introducing granular-ball computing. GBO uses many granular-balls to cover the solution space. Quite a lot of small and fine-grained granular-balls are used to depict the important parts, and a little number of large and coarse-grained granular-balls are used to depict the inessential parts. Fine multi-granularity data description ability results in a higher global search capability and faster convergence speed. In comparison with the most popular and state-of-the-art algorithms, the experiments on twenty benchmark functions demonstrate its better performance. The faster speed, higher approximation ability of optimal solution, no hyper-parameters, and simpler design of GBO make it an all-around replacement of most of the existing popular intelligent optimization algorithms.
• Abstract（参考訳）: 既存のインテリジェント最適化アルゴリズムは、最も細かい粒度、すなわち点に基づいて設計されている。 これにより、グローバルな検索能力と非効率性が弱まる。 そこで本研究では,粒度最適化アルゴリズムである粒度ボール最適化アルゴリズム(gbo)を提案する。 GBOは、解空間をカバーするために多くの粒状ボールを使用する。 重要部分を描写するためには、小粒径のグラニュラーボールがかなり多く使われ、大粒のグラニュラーボールと粗粒のグラニュラーボールがわずかに数個使用されている。 精巧なマルチグラニュラ性データ記述能力により、グローバル検索能力が向上し、コンバージェンス速度が速くなる。 最もポピュラーで最先端のアルゴリズムと比較して、20のベンチマーク関数の実験は、その優れた性能を示している。 高速、高速、高速な最適解の近似能力、超パラメータなし、GBOのよりシンプルな設計により、既存の知能最適化アルゴリズムのほとんどを置き換えることができる。

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