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  1. H-4. 設計製造技術研究所
  2. h-4 10. 学術雑誌掲載論文
  3. 1. 査読済論文

Proposal of adaptive range particle swarm optimization

https://doi.org/10.24517/00007740
https://doi.org/10.24517/00007740
c5327c31-dd9d-4a69-9860-ee372e517c74
名前 / ファイル ライセンス アクション
TE-PR-KITAYAMA-S-280.pdf TE-PR-KITAYAMA-S-280.pdf (735.4 kB)
license.icon
Item type 学術雑誌論文 / Journal Article(1)
公開日 2017-10-03
タイトル
タイトル Proposal of adaptive range particle swarm optimization
言語
言語 eng
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
資源タイプ journal article
ID登録
ID登録 10.24517/00007740
ID登録タイプ JaLC
その他のタイトル
値 領域適応型Particle Swarm Optimizationの提案
著者 Kitayama, Satoshi

× Kitayama, Satoshi

WEKO 275
e-Rad 90339698
金沢大学研究者情報 90339698
研究者番号 90339698

Kitayama, Satoshi

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Arakawa, Masao

× Arakawa, Masao

WEKO 9858
e-Rad 20257207

Arakawa, Masao

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Yamazaki, Koetsu

× Yamazaki, Koetsu

WEKO 9720
e-Rad 70110608
金沢大学研究者情報 70110608
研究者番号 70110608

Yamazaki, Koetsu

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著者別表示 北山, 哲士

× 北山, 哲士

北山, 哲士

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荒川, 雅生

× 荒川, 雅生

荒川, 雅生

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山崎, 光悦

× 山崎, 光悦

山崎, 光悦

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提供者所属
内容記述タイプ Other
内容記述 金沢大学大学院自然科学研究科知的システム創成
提供者所属
内容記述タイプ Other
内容記述 金沢大学工学部
書誌情報 Nihon Kikai Gakkai Ronbunshu, C Hen/Transactions of the Japan Society of Mechanical Engineers, Part C

巻 73, 号 725, p. 280-287, 発行日 2007-01-01
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 0387-5024
DOI
関連タイプ isIdenticalTo
識別子タイプ DOI
関連識別子 https://doi.org/10.1299/kikaic.73.280
出版者
出版者 日本機械学会
抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 This paper proposes a new method which is called as Adaptive Range Particle Swarm Optimization (ARPSO), based on Adaptive Range Genetic Algorithm. That is, the active search domain is determined by using the mean and standard deviation of each design variable. In general, multipoints methods are utilized in the field of evolutionary computation. At the initial search stage it is preferable to explore the search domain widely, and is also preferable to explore the smaller search domain as the search goes on. To achieve this objective, new parameter which determines the active search domain is introduced. This new parameter gradually increases as the search goes on. Finally it is possible to shrink the search domain. The way to determine the maximum value of this new parameter is also shown in this paper. The optimum solution with high accuracy and a. little number of function calls is obtained by proposed method in compared with original Particle Swarm Optimization. Through numerical examples, the effectiveness and validity of proposed method are examined.
著者版フラグ
出版タイプ VoR
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
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Ver.1 2023-07-27 10:23:47.384949
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