Butterfly Optimization
나비 최적화
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Butterfly Optimization sentence examples within particle swarm optimization
Moreover, there is a potential scope for using distinct nature-inspired computing techniques (Genetic Algorithm, Particle Swarm Optimization, Ant Colony Optimization, Whale Optimization Algorithm, Butterfly Optimization, Harris Hawks Optimizer, and Crow Search Algorithm) and deep learning techniques (Deep-Belief Network, Convolutional-Neural Network, and Recurrent-Neural Network) on multimodal data compiled using behavioral testing, electroencephalogram signals, finger temperature, respiration rate, pupil diameter, galvanic-skin-response, and blood pressure.
또한 고유한 자연에서 영감을 받은 컴퓨팅 기술(Genetic Algorithm, Particle Swarm Optimization, Ant Colony Optimization, Whale Optimization Algorithm, Butterfly Optimization, Harris Hawks Optimizer 및 Crow Search 알고리즘)과 딥 러닝 기술(Deep-Learning Belief Network, Convolutional-Neural Network, and Recurrent-Neural Network) 행동 테스트, 뇌파 신호, 손가락 온도, 호흡수, 동공 직경, 전기 피부 반응 및 혈압을 사용하여 컴파일된 다중 모드 데이터에 대한.
또한 고유한 자연에서 영감을 받은 컴퓨팅 기술(Genetic Algorithm, Particle Swarm Optimization, Ant Colony Optimization, Whale Optimization Algorithm, Butterfly Optimization, Harris Hawks Optimizer 및 Crow Search 알고리즘)과 딥 러닝 기술(Deep-Learning Belief Network, Convolutional-Neural Network, and Recurrent-Neural Network) 행동 테스트, 뇌파 신호, 손가락 온도, 호흡수, 동공 직경, 전기 피부 반응 및 혈압을 사용하여 컴파일된 다중 모드 데이터에 대한.
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Further, comparisons between NHHO and other optimization algorithms, including the original HHO algorithm, Particle Swarm Optimization (PSO), Ant Lion Optimizer (ALO), Butterfly Optimization Algorithm (BOA), and Equilibrium Optimization (EO) were performed.
또한 NHHO와 기존 HHO 알고리즘, PSO(Particle Swarm Optimization), ALO(Ant Lion Optimizer), BOA(Butterfly Optimization Algorithm) 및 EO(Equilibrium Optimization)를 포함한 다른 최적화 알고리즘 간의 비교가 수행되었습니다.
또한 NHHO와 기존 HHO 알고리즘, PSO(Particle Swarm Optimization), ALO(Ant Lion Optimizer), BOA(Butterfly Optimization Algorithm) 및 EO(Equilibrium Optimization)를 포함한 다른 최적화 알고리즘 간의 비교가 수행되었습니다.
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Butterfly Optimization sentence examples within meta heuristic algorithm
This is accomplished by hybridizing two meta-heuristic algorithms such as Lion Algorithm (LA), and Butterfly Optimization Algorithm (BOA).
이는 라이언 알고리즘(LA) 및 나비 최적화 알고리즘(BOA)과 같은 두 가지 메타 휴리스틱 알고리즘을 하이브리드화하여 수행됩니다.
이는 라이언 알고리즘(LA) 및 나비 최적화 알고리즘(BOA)과 같은 두 가지 메타 휴리스틱 알고리즘을 하이브리드화하여 수행됩니다.
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Here, the improvement of the segmentation is accomplished by the adoption of a hybrid meta-heuristic algorithm with Barnacles Mating Optimization (BMO), and Butterfly Optimization Algorithm (BOA) called Barnacles Mating-based Butterfly Optimization Algorithm (BM-BOA), in such a way to attain the multi-objective function concerning the variance and entropy of the image.
여기에서 Barnacles Mating Optimization(BMO)과 Barnacles Mating-based Butterfly Optimization Algorithm(BM-BOA)이라는 BOA(Butterfly Optimization Algorithm)를 사용한 하이브리드 메타 휴리스틱 알고리즘을 채택하여 세분화의 개선이 이루어집니다. 이미지의 분산 및 엔트로피에 관한 다중 목적 함수를 달성하는 방법.
여기에서 Barnacles Mating Optimization(BMO)과 Barnacles Mating-based Butterfly Optimization Algorithm(BM-BOA)이라는 BOA(Butterfly Optimization Algorithm)를 사용한 하이브리드 메타 휴리스틱 알고리즘을 채택하여 세분화의 개선이 이루어집니다. 이미지의 분산 및 엔트로피에 관한 다중 목적 함수를 달성하는 방법.
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Butterfly Optimization sentence examples within artificial neural network
This paper presents an improved version of swarm intelligence and monarch butterfly optimization algorithm for training the feed-forward artificial neural network.
이 논문은 피드포워드 인공 신경망 훈련을 위한 군집 지능과 모나크 나비 최적화 알고리즘의 개선된 버전을 제시합니다.
이 논문은 피드포워드 인공 신경망 훈련을 위한 군집 지능과 모나크 나비 최적화 알고리즘의 개선된 버전을 제시합니다.
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In the proposed method, the butterfly optimization algorithm which is a meta-heuristic optimization algorithm is employed to select the optimal features for the learning process in an artificial neural network.
제안하는 방법에서는 인공신경망에서 학습과정을 위한 최적의 특징을 선택하기 위해 메타휴리스틱 최적화 알고리즘인 버터플라이 최적화 알고리즘을 사용하였다.
제안하는 방법에서는 인공신경망에서 학습과정을 위한 최적의 특징을 선택하기 위해 메타휴리스틱 최적화 알고리즘인 버터플라이 최적화 알고리즘을 사용하였다.
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Butterfly Optimization sentence examples within Monarch Butterfly Optimization
To minimize this complexity and optimize the parameters present in the CNN, a binary solution encoding scheme is proposed using an Improved Crossover based Monarch Butterfly Optimization (ICRMBO) algorithm.
이러한 복잡성을 최소화하고 CNN에 존재하는 매개변수를 최적화하기 위해 ICRMBO(Enhanced Crossover based Monarch Butterfly Optimization) 알고리즘을 사용하여 이진 솔루션 인코딩 방식을 제안합니다.
이러한 복잡성을 최소화하고 CNN에 존재하는 매개변수를 최적화하기 위해 ICRMBO(Enhanced Crossover based Monarch Butterfly Optimization) 알고리즘을 사용하여 이진 솔루션 인코딩 방식을 제안합니다.
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The effectiveness of our proposal was compared against nine optimization algorithms (artificial bee colony, cuckoo search, dragonfly algorithm, differential evolution, firefly algorithm, fitness dependent optimizer, whale optimization algorithm, monarch butterfly optimization, and slime mould algorithm) when applied over four sets of benchmark functions (unimodal, multimodal, composite and competition functions).
4가지 세트에 걸쳐 적용했을 때 9가지 최적화 알고리즘(인공벌집, 뻐꾸기 탐색, 잠자리 알고리즘, 차등진화, 반딧불이 알고리즘, 피트니스 의존적 최적화, 고래 최적화 알고리즘, 왕나비 최적화, 점균류 알고리즘)과 제안의 효율성을 비교했습니다. 벤치마크 함수(단일 모드, 다중 모드, 복합 및 경쟁 함수).
4가지 세트에 걸쳐 적용했을 때 9가지 최적화 알고리즘(인공벌집, 뻐꾸기 탐색, 잠자리 알고리즘, 차등진화, 반딧불이 알고리즘, 피트니스 의존적 최적화, 고래 최적화 알고리즘, 왕나비 최적화, 점균류 알고리즘)과 제안의 효율성을 비교했습니다. 벤치마크 함수(단일 모드, 다중 모드, 복합 및 경쟁 함수).
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Butterfly Optimization sentence examples within Binary Butterfly Optimization
S-shaped Binary Butterfly Optimization Algorithm (S-bBOA) is a nature-inspired algorithm for solving the feature selection problems.
S-형 이진 나비 최적화 알고리즘(S-bBOA)은 특성 선택 문제를 해결하기 위한 자연에서 영감을 받은 알고리즘입니다.
S-형 이진 나비 최적화 알고리즘(S-bBOA)은 특성 선택 문제를 해결하기 위한 자연에서 영감을 받은 알고리즘입니다.
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Also, it integrates the feature selection algorithm based on Binary Butterfly Optimization Algorithm (BBOA) along with a deep stack autoencoder to improve prediction accuracy.
또한 BBOA(Binary Butterfly Optimization Algorithm) 기반의 기능 선택 알고리즘과 딥 스택 자동 인코더를 통합하여 예측 정확도를 높입니다.
또한 BBOA(Binary Butterfly Optimization Algorithm) 기반의 기능 선택 알고리즘과 딥 스택 자동 인코더를 통합하여 예측 정확도를 높입니다.
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Butterfly Optimization sentence examples within Monarchy Butterfly Optimization
In this study, the monarchy butterfly optimization (MBO) method and stochastic multi-parameter divergence optimization (SMDO) method were defined as essential algorithm and auxiliary algorithm, respectively.
본 연구에서는 MBO(Monarchy Butterfly Optimization) 방법과 SMDO(Stochastic Multi-Parameter divergence Optimization) 방법을 필수 알고리즘과 보조 알고리즘으로 각각 정의하였다.
본 연구에서는 MBO(Monarchy Butterfly Optimization) 방법과 SMDO(Stochastic Multi-Parameter divergence Optimization) 방법을 필수 알고리즘과 보조 알고리즘으로 각각 정의하였다.
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In this paper, a Hybrid Artificial Bee Colony and Monarchy Butterfly Optimization Algorithm (HABC-MBOA)-based Cluster Head Selection Scheme is proposed for the predominant selection of cluster heads under clustering process.
본 논문에서는 클러스터링 과정에서 클러스터 헤드의 우세한 선택을 위해 HABC-MBOA(Hybrid Artificial Bee Colony and Monarchy Butterfly Optimization Algorithm) 기반 클러스터 헤드 선택 방식을 제안합니다.
본 논문에서는 클러스터링 과정에서 클러스터 헤드의 우세한 선택을 위해 HABC-MBOA(Hybrid Artificial Bee Colony and Monarchy Butterfly Optimization Algorithm) 기반 클러스터 헤드 선택 방식을 제안합니다.
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Butterfly Optimization sentence examples within Improved Butterfly Optimization
To address this issue, a hybrid strategy, initially reducing search space by adaptive sampling test and then identifying the actual structural parameters with improved butterfly optimization algorithm (IBOA) in the reduced search range by adaptive search space reduction method, is proposed and employed in this paper.
이 문제를 해결하기 위해 초기에 적응적 샘플링 테스트를 통해 검색 공간을 줄인 다음 적응 검색 공간 축소 방법을 통해 축소된 검색 범위에서 실제 구조 매개변수를 개선된 나비 최적화 알고리즘(IBOA)으로 식별하는 하이브리드 전략을 제안하고 적용합니다. 종이.
이 문제를 해결하기 위해 초기에 적응적 샘플링 테스트를 통해 검색 공간을 줄인 다음 적응 검색 공간 축소 방법을 통해 축소된 검색 범위에서 실제 구조 매개변수를 개선된 나비 최적화 알고리즘(IBOA)으로 식별하는 하이브리드 전략을 제안하고 적용합니다. 종이.
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Aiming at the impact of different candidates in the United States on the Chinese and American economies, this paper established a projection pursuit comprehensive evaluation model based on improved butterfly optimization algorithm to analyze the US economy and economy.
본 논문은 미국 내 다양한 후보들이 중국과 미국 경제에 미치는 영향을 목표로 개선된 나비 최적화 알고리즘을 기반으로 미국 경제와 경제를 분석하는 예측추구 종합평가 모델을 수립하였다.
본 논문은 미국 내 다양한 후보들이 중국과 미국 경제에 미치는 영향을 목표로 개선된 나비 최적화 알고리즘을 기반으로 미국 경제와 경제를 분석하는 예측추구 종합평가 모델을 수립하였다.
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Butterfly Optimization sentence examples within Novel Butterfly Optimization
Butterfly Optimization sentence examples within butterfly optimization algorithm
In this study a recently introduced algorithm, based on foraging process of butterflies known as butterfly optimization algorithm (BOA) is explored and a modified variant is introduced.
이 연구에서는 나비 최적화 알고리즘(BOA)으로 알려진 나비 채집 과정을 기반으로 최근에 도입된 알고리즘을 탐색하고 수정된 변종을 소개합니다.
이 연구에서는 나비 최적화 알고리즘(BOA)으로 알려진 나비 채집 과정을 기반으로 최근에 도입된 알고리즘을 탐색하고 수정된 변종을 소개합니다.
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In this paper, the butterfly optimization algorithm (BOA), which has an acceptable accuracy and speed in solving optimization problems, is used for ARM.
본 논문에서는 최적화 문제를 풀 때 허용 가능한 정확도와 속도를 가진 BOA(Butterfly Optimization Algorithm)를 ARM에 사용하였다.
본 논문에서는 최적화 문제를 풀 때 허용 가능한 정확도와 속도를 가진 BOA(Butterfly Optimization Algorithm)를 ARM에 사용하였다.
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Butterfly Optimization sentence examples within butterfly optimization technique
The conventional methods have discussed about the power system to reduce the fault current tolerance value by using various optimization algorithms like Antlion and Butterfly optimization techniques.
기존의 방법에서는 Antlion 및 Butterfly 최적화 기법과 같은 다양한 최적화 알고리즘을 사용하여 내결함성 값을 줄이는 전원 시스템에 대해 논의했습니다.
기존의 방법에서는 Antlion 및 Butterfly 최적화 기법과 같은 다양한 최적화 알고리즘을 사용하여 내결함성 값을 줄이는 전원 시스템에 대해 논의했습니다.
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This Intelligent Artificial Bee Colony and Enhanced Monarchy Butterfly Optimization Technique (IABC-EMBOT) is proposed for effective breast cancer diagnosis.
이 지능형 인공 꿀벌 군집 및 강화된 군주 나비 최적화 기법(IABC-EMBOT)은 효과적인 유방암 진단을 위해 제안됩니다.
이 지능형 인공 꿀벌 군집 및 강화된 군주 나비 최적화 기법(IABC-EMBOT)은 효과적인 유방암 진단을 위해 제안됩니다.
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In this study a recently introduced algorithm, based on foraging process of butterflies known as butterfly optimization algorithm (BOA) is explored and a modified variant is introduced.
이 연구에서는 나비 최적화 알고리즘(BOA)으로 알려진 나비 채집 과정을 기반으로 최근에 도입된 알고리즘을 탐색하고 수정된 변종을 소개합니다.
이 연구에서는 나비 최적화 알고리즘(BOA)으로 알려진 나비 채집 과정을 기반으로 최근에 도입된 알고리즘을 탐색하고 수정된 변종을 소개합니다.
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In this paper, the butterfly optimization algorithm (BOA), which has an acceptable accuracy and speed in solving optimization problems, is used for ARM.
본 논문에서는 최적화 문제를 풀 때 허용 가능한 정확도와 속도를 가진 BOA(Butterfly Optimization Algorithm)를 ARM에 사용하였다.
본 논문에서는 최적화 문제를 풀 때 허용 가능한 정확도와 속도를 가진 BOA(Butterfly Optimization Algorithm)를 ARM에 사용하였다.
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To solve this problem the proposed system designed a Weighted Butterfly Optimization Algorithm (WBOA) with Intuitionistic fuzzy Gaussian function based Adaptive-Neuro Fuzzy Inference System (IFGF-ANFIS) classifier for predicting the magnitude of COVID- 19 disease.
nan
nan
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To minimize this complexity and optimize the parameters present in the CNN, a binary solution encoding scheme is proposed using an Improved Crossover based Monarch Butterfly Optimization (ICRMBO) algorithm.
이러한 복잡성을 최소화하고 CNN에 존재하는 매개변수를 최적화하기 위해 ICRMBO(Enhanced Crossover based Monarch Butterfly Optimization) 알고리즘을 사용하여 이진 솔루션 인코딩 방식을 제안합니다.
이러한 복잡성을 최소화하고 CNN에 존재하는 매개변수를 최적화하기 위해 ICRMBO(Enhanced Crossover based Monarch Butterfly Optimization) 알고리즘을 사용하여 이진 솔루션 인코딩 방식을 제안합니다.
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The first phase is segmenting white blood cells using multi-level thresholding optimized by the butterfly optimization algorithm to select the optimal threshold value to increase the accuracy.
첫 번째 단계는 정확도를 높이기 위해 최적의 임계값을 선택하기 위해 나비 최적화 알고리즘에 의해 최적화된 다단계 임계값을 사용하여 백혈구를 분할하는 것입니다.
첫 번째 단계는 정확도를 높이기 위해 최적의 임계값을 선택하기 위해 나비 최적화 알고리즘에 의해 최적화된 다단계 임계값을 사용하여 백혈구를 분할하는 것입니다.
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Moreover, there is a potential scope for using distinct nature-inspired computing techniques (Genetic Algorithm, Particle Swarm Optimization, Ant Colony Optimization, Whale Optimization Algorithm, Butterfly Optimization, Harris Hawks Optimizer, and Crow Search Algorithm) and deep learning techniques (Deep-Belief Network, Convolutional-Neural Network, and Recurrent-Neural Network) on multimodal data compiled using behavioral testing, electroencephalogram signals, finger temperature, respiration rate, pupil diameter, galvanic-skin-response, and blood pressure.
또한 고유한 자연에서 영감을 받은 컴퓨팅 기술(Genetic Algorithm, Particle Swarm Optimization, Ant Colony Optimization, Whale Optimization Algorithm, Butterfly Optimization, Harris Hawks Optimizer 및 Crow Search 알고리즘)과 딥 러닝 기술(Deep-Learning Belief Network, Convolutional-Neural Network, and Recurrent-Neural Network) 행동 테스트, 뇌파 신호, 손가락 온도, 호흡수, 동공 직경, 전기 피부 반응 및 혈압을 사용하여 컴파일된 다중 모드 데이터에 대한.
또한 고유한 자연에서 영감을 받은 컴퓨팅 기술(Genetic Algorithm, Particle Swarm Optimization, Ant Colony Optimization, Whale Optimization Algorithm, Butterfly Optimization, Harris Hawks Optimizer 및 Crow Search 알고리즘)과 딥 러닝 기술(Deep-Learning Belief Network, Convolutional-Neural Network, and Recurrent-Neural Network) 행동 테스트, 뇌파 신호, 손가락 온도, 호흡수, 동공 직경, 전기 피부 반응 및 혈압을 사용하여 컴파일된 다중 모드 데이터에 대한.
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This paper introduces recently introduced meta-heuristic butterfly optimization algorithm (BOA) and it’s improve variant of self-adaptive method (SABOA) for solving the DONR problem.
nan
nan
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The effectiveness of our proposal was compared against nine optimization algorithms (artificial bee colony, cuckoo search, dragonfly algorithm, differential evolution, firefly algorithm, fitness dependent optimizer, whale optimization algorithm, monarch butterfly optimization, and slime mould algorithm) when applied over four sets of benchmark functions (unimodal, multimodal, composite and competition functions).
4가지 세트에 걸쳐 적용했을 때 9가지 최적화 알고리즘(인공벌집, 뻐꾸기 탐색, 잠자리 알고리즘, 차등진화, 반딧불이 알고리즘, 피트니스 의존적 최적화, 고래 최적화 알고리즘, 왕나비 최적화, 점균류 알고리즘)과 제안의 효율성을 비교했습니다. 벤치마크 함수(단일 모드, 다중 모드, 복합 및 경쟁 함수).
4가지 세트에 걸쳐 적용했을 때 9가지 최적화 알고리즘(인공벌집, 뻐꾸기 탐색, 잠자리 알고리즘, 차등진화, 반딧불이 알고리즘, 피트니스 의존적 최적화, 고래 최적화 알고리즘, 왕나비 최적화, 점균류 알고리즘)과 제안의 효율성을 비교했습니다. 벤치마크 함수(단일 모드, 다중 모드, 복합 및 경쟁 함수).
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The parameters of the proposed AFTSMC were automatically selected via the novel Butterfly Optimization Algorithm (BOA).
nan
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To avoid this problem, this paper investigates the ability of two different algorithms namely: BOA (Butterfly Optimization Algorithm) and GBMO (Gases Brownian Motion Optimization) to determine the optimal threshold levels for image segmentation.
이 문제를 피하기 위해 이 문서에서는 BOA(Butterfly Optimization Algorithm) 및 GBMO(Gases Brownian Motion Optimization)라는 두 가지 알고리즘의 기능을 조사하여 이미지 분할을 위한 최적의 임계값 수준을 결정합니다.
이 문제를 피하기 위해 이 문서에서는 BOA(Butterfly Optimization Algorithm) 및 GBMO(Gases Brownian Motion Optimization)라는 두 가지 알고리즘의 기능을 조사하여 이미지 분할을 위한 최적의 임계값 수준을 결정합니다.
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This paper presents an improved version of swarm intelligence and monarch butterfly optimization algorithm for training the feed-forward artificial neural network.
이 논문은 피드포워드 인공 신경망 훈련을 위한 군집 지능과 모나크 나비 최적화 알고리즘의 개선된 버전을 제시합니다.
이 논문은 피드포워드 인공 신경망 훈련을 위한 군집 지능과 모나크 나비 최적화 알고리즘의 개선된 버전을 제시합니다.
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, the butterfly optimization algorithm (BOA), have become increasingly popular.
, 나비 최적화 알고리즘(BOA)이 점점 인기를 얻고 있습니다.
, 나비 최적화 알고리즘(BOA)이 점점 인기를 얻고 있습니다.
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Right now, the author proposed a reduced computational complexity PTS scheme, in view of a new swarm knowledge algorithm, which is termed as Improved Monarch Butterfly Optimization (IMBO) for PAPR decrease with the ZT DFT-s-OFDM framework.
nan
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Exploiting the dynamic cluster-to-algorithm mapping via penalized and reward model with adaptive switching factor, HHGSO offers a novel approach for meta-heuristic hybridization consisting of Jaya Algorithm, Sooty Tern Optimization Algorithm, Butterfly Optimization Algorithm, and Owl Search Algorithm, respectively.
HHGSO는 적응형 전환 요인이 있는 벌점 및 보상 모델을 통해 동적 클러스터-알고리즘 매핑을 활용하여 각각 Jaya 알고리즘, Sooty Tern 최적화 알고리즘, 나비 최적화 알고리즘 및 올빼미 검색 알고리즘으로 구성된 메타 휴리스틱 하이브리드화에 대한 새로운 접근 방식을 제공합니다.
HHGSO는 적응형 전환 요인이 있는 벌점 및 보상 모델을 통해 동적 클러스터-알고리즘 매핑을 활용하여 각각 Jaya 알고리즘, Sooty Tern 최적화 알고리즘, 나비 최적화 알고리즘 및 올빼미 검색 알고리즘으로 구성된 메타 휴리스틱 하이브리드화에 대한 새로운 접근 방식을 제공합니다.
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In this study, the monarchy butterfly optimization (MBO) method and stochastic multi-parameter divergence optimization (SMDO) method were defined as essential algorithm and auxiliary algorithm, respectively.
본 연구에서는 MBO(Monarchy Butterfly Optimization) 방법과 SMDO(Stochastic Multi-Parameter divergence Optimization) 방법을 필수 알고리즘과 보조 알고리즘으로 각각 정의하였다.
본 연구에서는 MBO(Monarchy Butterfly Optimization) 방법과 SMDO(Stochastic Multi-Parameter divergence Optimization) 방법을 필수 알고리즘과 보조 알고리즘으로 각각 정의하였다.
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In this study, monarch butterfly optimization, a recently developed algorithm, is presented to solve an unequal area facility layout problem.
nan
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Moreover, the model parameters are optimized using a recently developed butterfly optimization algorithm.
nan
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Butterfly Optimization Algorithm (BOA) is a recent metaheuristics algorithm that mimics the behavior of butterflies in mating and foraging.
BOA(Butterfly Optimization Algorithm)는 짝짓기 및 먹이 찾기에서 나비의 행동을 모방하는 최근 메타휴리스틱 알고리즘입니다.
BOA(Butterfly Optimization Algorithm)는 짝짓기 및 먹이 찾기에서 나비의 행동을 모방하는 최근 메타휴리스틱 알고리즘입니다.
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To address this issue, a hybrid strategy, initially reducing search space by adaptive sampling test and then identifying the actual structural parameters with improved butterfly optimization algorithm (IBOA) in the reduced search range by adaptive search space reduction method, is proposed and employed in this paper.
이 문제를 해결하기 위해 초기에 적응적 샘플링 테스트를 통해 검색 공간을 줄인 다음 적응 검색 공간 축소 방법을 통해 축소된 검색 범위에서 실제 구조 매개변수를 개선된 나비 최적화 알고리즘(IBOA)으로 식별하는 하이브리드 전략을 제안하고 적용합니다. 종이.
이 문제를 해결하기 위해 초기에 적응적 샘플링 테스트를 통해 검색 공간을 줄인 다음 적응 검색 공간 축소 방법을 통해 축소된 검색 범위에서 실제 구조 매개변수를 개선된 나비 최적화 알고리즘(IBOA)으로 식별하는 하이브리드 전략을 제안하고 적용합니다. 종이.
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Further, comparisons between NHHO and other optimization algorithms, including the original HHO algorithm, Particle Swarm Optimization (PSO), Ant Lion Optimizer (ALO), Butterfly Optimization Algorithm (BOA), and Equilibrium Optimization (EO) were performed.
또한 NHHO와 기존 HHO 알고리즘, PSO(Particle Swarm Optimization), ALO(Ant Lion Optimizer), BOA(Butterfly Optimization Algorithm) 및 EO(Equilibrium Optimization)를 포함한 다른 최적화 알고리즘 간의 비교가 수행되었습니다.
또한 NHHO와 기존 HHO 알고리즘, PSO(Particle Swarm Optimization), ALO(Ant Lion Optimizer), BOA(Butterfly Optimization Algorithm) 및 EO(Equilibrium Optimization)를 포함한 다른 최적화 알고리즘 간의 비교가 수행되었습니다.
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The algorithms we used for comparison are Grey Wolf Optimizer (GWO), MothFlame Optimization Algorithm (MFO), Sine Cosine Algorithm (SCA), Whale Optimization Algorithm (WOA), Slap Swarm Algorithm (SSA), Butterfly Optimization Algorithm (BFO), and Harris Hawks Optimization (HHO).
비교에 사용한 알고리즘은 GWO(Gray Wolf Optimizer), MFO(MothFlame Optimization Algorithm), SCA(Sine Cosine Algorithm), WOA(Whale Optimization Algorithm), SSA(Slap Swarm Algorithm), BFO(Butterfly Optimization Algorithm)입니다. 해리스 혹스 최적화(HHO).
비교에 사용한 알고리즘은 GWO(Gray Wolf Optimizer), MFO(MothFlame Optimization Algorithm), SCA(Sine Cosine Algorithm), WOA(Whale Optimization Algorithm), SSA(Slap Swarm Algorithm), BFO(Butterfly Optimization Algorithm)입니다. 해리스 혹스 최적화(HHO).
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Simulation results demonstrate that the proposed SRL can obtain a larger total benefit than genetic algorithm (GA), particle swarm optimization (PSO), grasshopper optimization algorithm (GOA), harris hawks optimizer (HHO), butterfly optimization algorithm (BOA), and Q-learning, in which the benefit increment can reach from 2.
nan
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Modified Monarch Butterfly Optimization (MMBO) algorithm has been used to select necessary features from the extracted features.
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The conventional Butterfly Optimization Algorithm (BOA) does not appropriately balance the exploration and exploitation characteristics of an algorithm to solve present-day challenging optimization problems.
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The Butterfly Optimization Algorithm is one of the most recent nature-inspired algorithms that mimic the butterflies' behavior in mating and finding food, for solving the global optimization problems.
나비 최적화 알고리즘은 글로벌 최적화 문제를 해결하기 위해 짝짓기하고 음식을 찾는 나비의 행동을 모방하는 가장 최근의 자연에서 영감을 받은 알고리즘 중 하나입니다.
나비 최적화 알고리즘은 글로벌 최적화 문제를 해결하기 위해 짝짓기하고 음식을 찾는 나비의 행동을 모방하는 가장 최근의 자연에서 영감을 받은 알고리즘 중 하나입니다.
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The Butterfly Optimization Algorithm (BOA) is a swarm based technique, inspired from mating and food searching process of butterflies, developed in last year.
나비 최적화 알고리즘(BOA)은 나비의 짝짓기 및 먹이 탐색 과정에서 영감을 받아 작년에 개발된 떼 기반 기술입니다.
나비 최적화 알고리즘(BOA)은 나비의 짝짓기 및 먹이 탐색 과정에서 영감을 받아 작년에 개발된 떼 기반 기술입니다.
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Hence, an effective leukemia detection approach is designed using the proposed Taylor–monarch butterfly optimization-based support vector machine (Taylor–MBO-based SVM).
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In this article, a new maximum power point tracking algorithm based on a modified butterfly optimization algorithm has been proposed.
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S-shaped Binary Butterfly Optimization Algorithm (S-bBOA) is a nature-inspired algorithm for solving the feature selection problems.
S-형 이진 나비 최적화 알고리즘(S-bBOA)은 특성 선택 문제를 해결하기 위한 자연에서 영감을 받은 알고리즘입니다.
S-형 이진 나비 최적화 알고리즘(S-bBOA)은 특성 선택 문제를 해결하기 위한 자연에서 영감을 받은 알고리즘입니다.
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In this paper, one of the nature-inspired approach namely Monarch Butterfly Optimization (MBO)is used for modifying the chromosome parameter in it.
nan
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In the first stage, the cluster head selection and cluster construction process takes place using the niche mechanism with monarch butterfly optimization algorithm.
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Surrogate based optimization (SBO), firefly algorithm (FA), butterfly optimization algorithm (BOA), genetic algorithm (GA) and particle swarm optimization (PSO) algorithm are compared with the proposed scheme.
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Thus, in order to enable the effective IAAD, this paper proposes a new method, named, Chronological Monarch Butterfly Optimization (Chronological MBO)-enabled Neural Network (NN).
nan
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Finally, to solve the hybrid energy source optimization problem, the butterfly optimization algorithm (BOA) is improved by employing the quantum wave concept to explore the search space more effectively.
마지막으로 하이브리드 에너지원 최적화 문제를 해결하기 위해 검색 공간을 보다 효과적으로 탐색하기 위해 양자파 개념을 사용하여 나비 최적화 알고리즘(BOA)을 개선했습니다.
마지막으로 하이브리드 에너지원 최적화 문제를 해결하기 위해 검색 공간을 보다 효과적으로 탐색하기 위해 양자파 개념을 사용하여 나비 최적화 알고리즘(BOA)을 개선했습니다.
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This paper proposes a new Butterfly Optimization algorithm (BOA) based routing approach for Wireless Mesh Networks.
nan
nan
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This is accomplished by hybridizing two meta-heuristic algorithms such as Lion Algorithm (LA), and Butterfly Optimization Algorithm (BOA).
이는 라이언 알고리즘(LA) 및 나비 최적화 알고리즘(BOA)과 같은 두 가지 메타 휴리스틱 알고리즘을 하이브리드화하여 수행됩니다.
이는 라이언 알고리즘(LA) 및 나비 최적화 알고리즘(BOA)과 같은 두 가지 메타 휴리스틱 알고리즘을 하이브리드화하여 수행됩니다.
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Here, the improvement of the segmentation is accomplished by the adoption of a hybrid meta-heuristic algorithm with Barnacles Mating Optimization (BMO), and Butterfly Optimization Algorithm (BOA) called Barnacles Mating-based Butterfly Optimization Algorithm (BM-BOA), in such a way to attain the multi-objective function concerning the variance and entropy of the image.
여기에서 Barnacles Mating Optimization(BMO)과 Barnacles Mating-based Butterfly Optimization Algorithm(BM-BOA)이라는 BOA(Butterfly Optimization Algorithm)를 사용한 하이브리드 메타 휴리스틱 알고리즘을 채택하여 세분화의 개선이 이루어집니다. 이미지의 분산 및 엔트로피에 관한 다중 목적 함수를 달성하는 방법.
여기에서 Barnacles Mating Optimization(BMO)과 Barnacles Mating-based Butterfly Optimization Algorithm(BM-BOA)이라는 BOA(Butterfly Optimization Algorithm)를 사용한 하이브리드 메타 휴리스틱 알고리즘을 채택하여 세분화의 개선이 이루어집니다. 이미지의 분산 및 엔트로피에 관한 다중 목적 함수를 달성하는 방법.
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As a conclusion, particle swarm optimization (PSO), differential evolution (DE) and optimal foraging algorithm (OFA) are affine invariant, while grey wolf optimizer (GWO), sine cosine algorithm (SCA) and butterfly optimization algorithm (BOA) are not affine invariant.
nan
nan
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Also, it integrates the feature selection algorithm based on Binary Butterfly Optimization Algorithm (BBOA) along with a deep stack autoencoder to improve prediction accuracy.
또한 BBOA(Binary Butterfly Optimization Algorithm) 기반의 기능 선택 알고리즘과 딥 스택 자동 인코더를 통합하여 예측 정확도를 높입니다.
또한 BBOA(Binary Butterfly Optimization Algorithm) 기반의 기능 선택 알고리즘과 딥 스택 자동 인코더를 통합하여 예측 정확도를 높입니다.
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From these tools is the gray level distribution moments (GLDM) algorithm which is used for CXR image features extraction, and we used the meta-heuristic algorithm representing the basic butterfly optimization algorithm using lèvy flight (BOALF) and the modified butterfly optimization algorithm (BOARN) to detect pneumonia on the basis of these extracted features.
nan
nan
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, FLANN based on gradient descent, multi-verse optimizer, monarch butterfly optimization and genetic algorithm) and conventional models (i.
nan
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Butterfly Optimization Algorithm (BOA) is a recently developed metaheuristic method that has attracted the attention of various researchers due to its simplicity and potential as an optimization technique for global optimization problems in various applications.
BOA(Butterfly Optimization Algorithm)는 최근 개발된 메타휴리스틱 방법으로, 다양한 응용 분야에서 전역 최적화 문제에 대한 최적화 기법으로서 단순성과 잠재력으로 인해 다양한 연구자들의 관심을 끌고 있습니다.
BOA(Butterfly Optimization Algorithm)는 최근 개발된 메타휴리스틱 방법으로, 다양한 응용 분야에서 전역 최적화 문제에 대한 최적화 기법으로서 단순성과 잠재력으로 인해 다양한 연구자들의 관심을 끌고 있습니다.
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In the proposed method, the butterfly optimization algorithm which is a meta-heuristic optimization algorithm is employed to select the optimal features for the learning process in an artificial neural network.
제안하는 방법에서는 인공신경망에서 학습과정을 위한 최적의 특징을 선택하기 위해 메타휴리스틱 최적화 알고리즘인 버터플라이 최적화 알고리즘을 사용하였다.
제안하는 방법에서는 인공신경망에서 학습과정을 위한 최적의 특징을 선택하기 위해 메타휴리스틱 최적화 알고리즘인 버터플라이 최적화 알고리즘을 사용하였다.
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Seven data are derived from the original sensor data, and a binary butterfly optimization algorithm with opposite-based learning (bBOA-OBL) is conducted to form the suitable input data frame.
nan
nan
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Next, the Elite Opposition and Ranking Mutation based Butterfly Optimization Algorithm (EORM-BOA) method optimally select the CH for the clusters.
다음으로 EORM-BOA(Elite Opposition and Ranking Mutation based Butterfly Optimization Algorithm) 방법으로 클러스터에 대한 CH를 최적으로 선택합니다.
다음으로 EORM-BOA(Elite Opposition and Ranking Mutation based Butterfly Optimization Algorithm) 방법으로 클러스터에 대한 CH를 최적으로 선택합니다.
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—This paper provides a computational methodology based on monarch butterfly optimization (MBO) to find a solution to the problem of cost-based unit commitment (CBUC).
nan
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In this study, different prediction models were developed applying for the first time with five different meta‐heuristic algorithms which are Flower Pollination Algorithm (FPA), Artificial Bee Colony Algorithm (ABC), Crow Search Algorithm (CSA), Krill Herd Algorithm (KH), and the Butterfly Optimization Algorithm (BOA) to estimate Turkey's air transport demand.
이 연구에서는 꽃 수분 알고리즘(FPA), 인공 꿀벌 군집 알고리즘(ABC), 까마귀 탐색 알고리즘(CSA), 크릴 무리 알고리즘(KH)의 5가지 메타 휴리스틱 알고리즘을 처음으로 적용하여 서로 다른 예측 모델을 개발했습니다. ) 및 BOA(Butterfly Optimization Algorithm)를 사용하여 터키의 항공 운송 수요를 추정합니다.
이 연구에서는 꽃 수분 알고리즘(FPA), 인공 꿀벌 군집 알고리즘(ABC), 까마귀 탐색 알고리즘(CSA), 크릴 무리 알고리즘(KH)의 5가지 메타 휴리스틱 알고리즘을 처음으로 적용하여 서로 다른 예측 모델을 개발했습니다. ) 및 BOA(Butterfly Optimization Algorithm)를 사용하여 터키의 항공 운송 수요를 추정합니다.