114 確率論を用いた新たな最適化手法と他手法との比較
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概要
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In this paper, we compared efficiency of Stochastic optimization (SO) with other optimization methods, i.e., Genetic algorithm (GA) and Differential evolution (DE). For the index of efficiency, we compared function call numbers until we could obtain an approximate solution of some famous test functions. The results showed that SO could obtain approximate solutions inefficiently than DE and effectively than GA. The results also showed that SO is an optimization method that is easy to deal with, because SO needed not adjust parameters for each problem unlike GA and DE.
- 2008-11-26
著者
-
吉田 洋明
日大
-
山口 雄仁
日大
-
石川 芳男
日大
-
石川 芳男
日本大学理工学部 航空宇宙工学科
-
吉田 洋明
日本大学理工学部精密機械工学科
-
小林 大祐
日本大学大学院 理工学研究科航空宇宙工学専攻
-
山口 雄仁
日本大学短期大学部基礎工学科
-
中根 昌克
日本大学理工学部 航空宇宙工学科
-
中根 昌克
日大院
-
横野 司
日大院
-
小林 大祐
日大院
-
横野 司
日本大学 理工学部航空宇宙工学科
-
吉田 洋明
日本大 理工
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