Bee Mating(꿀벌 짝짓기)란 무엇입니까?
Bee Mating 꿀벌 짝짓기 - In the current work, a novel sub-optimal technique on the basis of binary honey bee mating (BHBM-PTS) protocol is suggested for searching better combination of phase factors. [1] In this study, optimization of transfer functions of band-pass and band-stop filters are performed by using honey bee mating optimization and firefly optimization algorithms. [2] A 70-bus standard IEEE distribution network illustrates the superiority of the proposed algorithm in comparison with other evolutionary algorithms such as particle swarm optimization (PSO) algorithm, honey bee mating optimization (HBMO) algorithm, original TLBO, and genetic algorithm (GA) that shows the extraordinary of the proposed algorithm accuracy and convergence velocity. [3] The optimization algorithm used in this model is honey bee mating optimization (HBMO), which operates based on selecting the best candidates and optimization of the prediction problem. [4] For comparative analysis, the results of TLBO-based MCET algorithm are compared with the results of Firefly-based minimum cross entropy thresholding (FF-based MCET), Honey Bee Mating Optimization-based minimum cross entropy thresholding (HBMO-based MCET) and Quantum Particle Swarm Optimization-based minimum cross entropy thresholding (Quantam PSO-based MCET). [5] This paper proposes a new approach to solve the Bike Rebalancing Problem (BRP) based on the Honey-Bee Mating Optimization (HBMO) algorithm. [6]현재 작업에서 이진 꿀벌 짝짓기(BHBM-PTS) 프로토콜을 기반으로 하는 새로운 차선책 기술은 위상 요인의 더 나은 조합을 검색하기 위해 제안됩니다. [1] 본 연구에서는 꿀벌 짝짓기 최적화와 반딧불이 최적화 알고리즘을 이용하여 대역통과 필터와 대역저지 필터의 전달 함수 최적화를 수행하였다. [2] 70-bus 표준 IEEE 배포 네트워크는 PSO(입자 군집 최적화) 알고리즘, HBMO(꿀벌 교미 최적화) 알고리즘, 원본 TLBO 및 유전 알고리즘(GA)과 같은 다른 진화 알고리즘과 비교하여 제안된 알고리즘의 우수성을 보여줍니다. 제안된 알고리즘 정확도와 수렴 속도의 비정상성을 보여줍니다. [3] nan [4] 비교 분석을 위해 TLBO 기반 MCET 알고리즘의 결과를 Firefly 기반 최소 교차 엔트로피 임계값(FF 기반 MCET), Honey Bee Mating Optimization 기반 최소 교차 엔트로피 임계값(HBMO 기반 MCET) 및 Quantum의 결과를 비교합니다. Particle Swarm Optimization 기반 최소 교차 엔트로피 임계값(Quantam PSO 기반 MCET). [5] 본 논문에서는 HBMO(Honey-Bee Mating Optimization) 알고리즘을 기반으로 자전거 재균형 문제(BRP)를 해결하기 위한 새로운 접근 방식을 제안합니다. [6]
minimum cross entropy 최소 교차 엔트로피
For comparative analysis, the results of TLBO-based MCET algorithm are compared with the results of Firefly-based minimum cross entropy thresholding (FF-based MCET), Honey Bee Mating Optimization-based minimum cross entropy thresholding (HBMO-based MCET) and Quantum Particle Swarm Optimization-based minimum cross entropy thresholding (Quantam PSO-based MCET). [1]비교 분석을 위해 TLBO 기반 MCET 알고리즘의 결과를 Firefly 기반 최소 교차 엔트로피 임계값(FF 기반 MCET), Honey Bee Mating Optimization 기반 최소 교차 엔트로피 임계값(HBMO 기반 MCET) 및 Quantum의 결과를 비교합니다. Particle Swarm Optimization 기반 최소 교차 엔트로피 임계값(Quantam PSO 기반 MCET). [1]
Honey Bee Mating 꿀벌 짝짓기
In the current work, a novel sub-optimal technique on the basis of binary honey bee mating (BHBM-PTS) protocol is suggested for searching better combination of phase factors. [1] In this study, optimization of transfer functions of band-pass and band-stop filters are performed by using honey bee mating optimization and firefly optimization algorithms. [2] A 70-bus standard IEEE distribution network illustrates the superiority of the proposed algorithm in comparison with other evolutionary algorithms such as particle swarm optimization (PSO) algorithm, honey bee mating optimization (HBMO) algorithm, original TLBO, and genetic algorithm (GA) that shows the extraordinary of the proposed algorithm accuracy and convergence velocity. [3] The optimization algorithm used in this model is honey bee mating optimization (HBMO), which operates based on selecting the best candidates and optimization of the prediction problem. [4] For comparative analysis, the results of TLBO-based MCET algorithm are compared with the results of Firefly-based minimum cross entropy thresholding (FF-based MCET), Honey Bee Mating Optimization-based minimum cross entropy thresholding (HBMO-based MCET) and Quantum Particle Swarm Optimization-based minimum cross entropy thresholding (Quantam PSO-based MCET). [5]현재 작업에서 이진 꿀벌 짝짓기(BHBM-PTS) 프로토콜을 기반으로 하는 새로운 차선책 기술은 위상 요인의 더 나은 조합을 검색하기 위해 제안됩니다. [1] 본 연구에서는 꿀벌 짝짓기 최적화와 반딧불이 최적화 알고리즘을 이용하여 대역통과 필터와 대역저지 필터의 전달 함수 최적화를 수행하였다. [2] 70-bus 표준 IEEE 배포 네트워크는 PSO(입자 군집 최적화) 알고리즘, HBMO(꿀벌 교미 최적화) 알고리즘, 원본 TLBO 및 유전 알고리즘(GA)과 같은 다른 진화 알고리즘과 비교하여 제안된 알고리즘의 우수성을 보여줍니다. 제안된 알고리즘 정확도와 수렴 속도의 비정상성을 보여줍니다. [3] nan [4] 비교 분석을 위해 TLBO 기반 MCET 알고리즘의 결과를 Firefly 기반 최소 교차 엔트로피 임계값(FF 기반 MCET), Honey Bee Mating Optimization 기반 최소 교차 엔트로피 임계값(HBMO 기반 MCET) 및 Quantum의 결과를 비교합니다. Particle Swarm Optimization 기반 최소 교차 엔트로피 임계값(Quantam PSO 기반 MCET). [5]
bee mating optimization 꿀벌 짝짓기 최적화
In this study, optimization of transfer functions of band-pass and band-stop filters are performed by using honey bee mating optimization and firefly optimization algorithms. [1] A 70-bus standard IEEE distribution network illustrates the superiority of the proposed algorithm in comparison with other evolutionary algorithms such as particle swarm optimization (PSO) algorithm, honey bee mating optimization (HBMO) algorithm, original TLBO, and genetic algorithm (GA) that shows the extraordinary of the proposed algorithm accuracy and convergence velocity. [2] The optimization algorithm used in this model is honey bee mating optimization (HBMO), which operates based on selecting the best candidates and optimization of the prediction problem. [3] For comparative analysis, the results of TLBO-based MCET algorithm are compared with the results of Firefly-based minimum cross entropy thresholding (FF-based MCET), Honey Bee Mating Optimization-based minimum cross entropy thresholding (HBMO-based MCET) and Quantum Particle Swarm Optimization-based minimum cross entropy thresholding (Quantam PSO-based MCET). [4] This paper proposes a new approach to solve the Bike Rebalancing Problem (BRP) based on the Honey-Bee Mating Optimization (HBMO) algorithm. [5]본 연구에서는 꿀벌 짝짓기 최적화와 반딧불이 최적화 알고리즘을 이용하여 대역통과 필터와 대역저지 필터의 전달 함수 최적화를 수행하였다. [1] 70-bus 표준 IEEE 배포 네트워크는 PSO(입자 군집 최적화) 알고리즘, HBMO(꿀벌 교미 최적화) 알고리즘, 원본 TLBO 및 유전 알고리즘(GA)과 같은 다른 진화 알고리즘과 비교하여 제안된 알고리즘의 우수성을 보여줍니다. 제안된 알고리즘 정확도와 수렴 속도의 비정상성을 보여줍니다. [2] nan [3] 비교 분석을 위해 TLBO 기반 MCET 알고리즘의 결과를 Firefly 기반 최소 교차 엔트로피 임계값(FF 기반 MCET), Honey Bee Mating Optimization 기반 최소 교차 엔트로피 임계값(HBMO 기반 MCET) 및 Quantum의 결과를 비교합니다. Particle Swarm Optimization 기반 최소 교차 엔트로피 임계값(Quantam PSO 기반 MCET). [4] 본 논문에서는 HBMO(Honey-Bee Mating Optimization) 알고리즘을 기반으로 자전거 재균형 문제(BRP)를 해결하기 위한 새로운 접근 방식을 제안합니다. [5]