論文の概要: A Dual-Channel Particle Swarm Optimization Algorithm Based on Adaptive Balance Search
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.16500v1
- Date: Mon, 24 Jun 2024 10:09:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-25 15:24:04.659352
- Title: A Dual-Channel Particle Swarm Optimization Algorithm Based on Adaptive Balance Search
- Title（参考訳）: 適応バランス探索に基づくデュアルチャネル粒子群最適化アルゴリズム
- Authors: Zhenxing Zhang,
- Abstract要約: 適応バランス探索(DCPSO-ABS)に基づく二重チャネルPSOアルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは,選択した最先端アルゴリズムよりも高い一般化性能を有することを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.136625884427749
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The balance between exploration (Er) and exploitation (Ei) determines the generalization performance of the particle swarm optimization (PSO) algorithm on different problems. Although the insufficient balance caused by global best being located near a local minimum has been widely researched, few scholars have systematically paid attention to two behaviors about personal best position (P) and global best position (G) existing in PSO. 1) P's uncontrollable-exploitation and involuntary-exploration guidance behavior. 2) G's full-time and global guidance behavior, each of which negatively affects the balance of Er and Ei. With regards to this, we firstly discuss the two behaviors, unveiling the mechanisms by which they affect the balance, and further pinpoint three key points for better balancing Er and Ei: eliminating the coupling between P and G, empowering P with controllable-exploitation and voluntary-exploration guidance behavior, controlling G's full-time and global guidance behavior. Then, we present a dual-channel PSO algorithm based on adaptive balance search (DCPSO-ABS). This algorithm entails a dual-channel framework to mitigate the interaction of P and G, aiding in regulating the behaviors of P and G, and meanwhile an adaptive balance search strategy for empowering P with voluntary-exploration and controllable-exploitation guidance behavior as well as adaptively controlling G's full-time and global guidance behavior. Finally, three kinds of experiments on 57 benchmark functions are designed to demonstrate that our proposed algorithm has stronger generalization performance than selected state-of-the-art algorithms.
- Abstract（参考訳）: 探索(Er)と搾取(Ei)のバランスは、異なる問題に対する粒子群最適化(PSO)アルゴリズムの一般化性能を決定する。
地域最低限付近のグローバルベストによるバランス不足は広く研究されているが、PSOに存在する個人ベストポジション(P)とグローバルベストポジション(G)に関する2つの行動に体系的に注意を払っている学者は少ない。
1) P's uncontrollable-exploitation and involuntary-exploration guidance behavior。
2) Gのフルタイムおよびグローバルガイダンス行動はErとEiのバランスに悪影響を及ぼす。
これに関して、まずバランスに影響を与えるメカニズムを明らかにし、Er と Ei のバランスを改善するための3つの重要なポイントを指摘し、P と G の結合を排除し、P を制御可能な探索および自発的探索誘導行動で強化し、G のフルタイムおよびグローバルガイダンス行動を制御する。
次に、適応バランス探索(DCPSO-ABS)に基づく二重チャネルPSOアルゴリズムを提案する。
このアルゴリズムは、PとGの相互作用を緩和し、PとGの動作を制御し、一方、Pを自発的探索および制御可能な探索誘導行動で強化する適応バランス探索戦略と、Gのフルタイムおよびグローバルガイダンス動作を適応的に制御する。
最後に,57のベンチマーク関数に対する3種類の実験を行い,提案アルゴリズムが選択した最先端アルゴリズムよりも高い一般化性能を有することを示す。
関連論文リスト
- An Improved Artificial Fish Swarm Algorithm for Solving the Problem of
Investigation Path Planning [8.725702964289479]
多集団差分進化(DE-CAFSA)に基づくカオス人工魚群アルゴリズムを提案する。
適応的な視野とステップサイズ調整を導入し、ランダムな動作を2オプト操作に置き換え、カオス理論と準最適解を導入する。
実験結果から、DECAFSAは、異なる大きさの様々な公開データセット上で、他のアルゴリズムよりも優れていることが示された。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-20T09:35:51Z) - Optimal State Manipulation for a Two-Qubit System Driven by Coherent and
Incoherent Controls [77.34726150561087]
2量子ビット量子系の最適制御には状態準備が重要である。
物理的に異なる2つのコヒーレント制御を利用し、ヒルベルト・シュミット目標密度行列を最適化する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-03T10:22:35Z) - Optimal control for state preparation in two-qubit open quantum systems
driven by coherent and incoherent controls via GRAPE approach [77.34726150561087]
我々は、コヒーレントかつ非コヒーレントな時間依存制御によって駆動される2つの量子ビットのモデルを考える。
系の力学はゴリーニ=コサコフスキー=スダルシャン=リンドブラッドのマスター方程式によって支配される。
最適化制御の下で, フォン・ノイマンエントロピー, 純度, および1ビット還元密度行列の進化について検討した。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-04T15:20:18Z) - Evolving Pareto-Optimal Actor-Critic Algorithms for Generalizability and
Stability [67.8426046908398]
汎用性と安定性は,実世界における強化学習(RL)エージェントの運用において重要な2つの目的である。
本稿では,アクター・クリティック・ロス関数の自動設計法であるMetaPGを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-04-08T20:46:16Z) - Comparative analysis of machine learning methods for active flow control [60.53767050487434]
遺伝的プログラミング(GP)と強化学習(RL)はフロー制御において人気を集めている。
この研究は2つの比較分析を行い、地球規模の最適化手法に対して最も代表的なアルゴリズムのいくつかをベンチマークする。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-02-23T18:11:19Z) - Result Diversification by Multi-objective Evolutionary Algorithms with
Theoretical Guarantees [94.72461292387146]
両目的探索問題として結果の多様化問題を再構成し,多目的進化アルゴリズム(EA)を用いて解くことを提案する。
GSEMOが最適時間近似比1/2$を達成できることを理論的に証明する。
目的関数が動的に変化すると、GSEMOはこの近似比をランニングタイムで維持することができ、Borodinらによって提案されたオープンな問題に対処する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-10-18T14:00:22Z) - Harnessing Heterogeneity: Learning from Decomposed Feedback in Bayesian
Modeling [68.69431580852535]
サブグループフィードバックを取り入れた新しいGPレグレッションを導入する。
我々の修正された回帰は、以前のアプローチと比べて、明らかにばらつきを減らし、したがってより正確な後続を減らした。
我々は2つの異なる社会問題に対してアルゴリズムを実行する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-07-07T03:57:22Z) - Voronoi Progressive Widening: Efficient Online Solvers for Continuous
State, Action, and Observation POMDPs [29.84376559806967]
Voronoi Progressive Widening(VPW)は、Voronoi Optimization(VOO)の一般化と、部分的に観測可能なマルコフ決定プロセス(POMDP)へのアクションプログレッシブワイディングである。
本稿では,2つのvpwアルゴリズムを提案し,理論およびシミュレーションの観点から解析する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-12-18T10:05:43Z) - Tip the Balance: Improving Exploration of Balanced Crossover Operators
by Adaptive Bias [2.610470075814367]
遺伝的アルゴリズム(GA)におけるバランスの取れたクロスオーバー演算子の使用は、子孫として生成された二進文字列が両親と同じハミング重みを持つことを保証している。
この手法は,探索空間のサイズを小さくするが,GAが探索することが困難になることが多い。
本論文では、対向型クロスオーバー演算子に適応バイアス戦略を適用することにより、この問題を考察した。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-04-23T17:26:43Z) - Generalized Self-Adapting Particle Swarm Optimization algorithm with
archive of samples [0.0]
本稿では,M-GAPSOと呼ばれるアルゴリズムの新バージョンを紹介する。
GAPSOの当初の定式化と比較すると、グローバル再起動管理スキーム、R-Treeベースインデックス内のサンプル収集、グローバルな粒子性能に基づくサンプリング動作の適応、ローカル検索への具体的なアプローチの4つの特徴がある。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-02-28T00:03:17Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。