「evolutionary algorithm」を含む例文一覧(23)
- This condition determination network is learnt by evolutionary computation algorithm.
この条件判断ネットワークを進化計算アルゴリズムにより学習する。 - 特許庁 - METHOD FOR CONTROLLING MOTION OF ROBOT BASED ON EVOLUTIONARY ALGORITHM AND IMITATION LEARNING
進化アルゴリズムと模倣学習に基づくロボットの動作制御方法 - 特許庁 - To optimize an algorithm adopting feedback in an evolutionary computation system for performing evolutionary computation by genetic programming.
遺伝的プログラミングにより進化計算を行なう進化計算システムに係り、フィードバックを取り入れたアルゴリズムを最適化することを課題とする。 - 特許庁 - The method is suited for parallel evolutionary optimization, it guarantees proper convergence of an evolutionary algorithm, and it can minimize calculating cost.
本方法は並列進化的最適化に適しており、進化的アルゴリズムの正しい収束を保証し、計算コストを可能な限り下げることができる。 - 特許庁 - The Genetic and Evolutionary Algorithm Toolbox is not public domain.
この遺伝的・進化的アルゴリズム・ツールボックスはパブリックドメインではありません. - コンピューター用語辞典 - an evolutionary algorithm for the design of good multivalued logic (MVL) circuits based on genetic algorithms
遺伝的アルゴリズムに基づく優れた多値論理(MVL)回路を設計するための進化的アルゴリズム - コンピューター用語辞典 - The motion pattern can be determined from the evolutionary calculation method based upon the genetic algorithm.
運動パターンは、遺伝的アルゴリズムによる進化的計算法により求めることができる。 - 特許庁 - The present invention relates to a method for controlling motion of a robot using evolutionary algorithm.
本発明は進化アルゴリズムを利用したロボットの動作制御方法に関するものである。 - 特許庁 - The multiobjective evolutionary algorithm unit 2 determines a Pareto-optimal population in accordance with a genetic algorithm on the basis of a plurality of sets of estimated values.
多目的進化型アルゴリズム部２は、複数組の推定値に基づいて遺伝的アルゴリズムにしたがってパレート最適個体集合を求める。 - 特許庁 - A multi-objective evolutionary algorithm unit 4 determines a Pareto-optimal individual set in accordance with a multi-objective evolutionary algorithm for each condition variable selected by the condition variable planning unit 2.
多目的進化型アルゴリズム部４は、条件変数計画部２により選択された条件変数の値ごとに多目的進化型アルゴリズムによりパレート最適個体集合を求める。 - 特許庁 - A search history storage unit 5 stores a Pareto-optimal individual set acquired for each condition variable value by the multi-objective evolutionary algorithm unit 4.
探索履歴記憶部５は、多目的進化型アルゴリズム部４により条件変数の値ごとに得られるパレート最適個体集合を記憶する。 - 特許庁 - A multipurpose evolutionary algorithm part 2 generates a plurality of slave individual candidates from first, second and third master individuals.
多目的進化型アルゴリズム部２は第１、第２および第３の親個体から複数の子個体候補を生成する。 - 特許庁 - Each of the plurality of engineering design optimizations differs from the other engineering design optimizations with parameters such as initial generation and/or evolutionary algorithm.
初期世代や進化型スキームなどのパラメータによって、複数の工学設計最適化のそれぞれは他の工学設計最適化と異なっている。 - 特許庁 - To provide a method for controlling motion of a robot based on evolutionary algorithm for making the robot learn human motion.
ロボットが人間の動作を学習できる進化アルゴリズムに基盤したロボットの動作制御方法を提供する。 - 特許庁 - In another aspect, each optimization employs a particular revolutionary algorithm including, but not limited to, NSGA-II (nondominated sorting genetic algorithm-II), SPEA (strength Pareto evolutionary algorithm), etc.
他の面では、それぞれの進化型アルゴリズムは、限定されないが、ＮＳＧＡ−ＩＩおよびＳＰＥＡなどを含む特定の進化型アルゴリズムを用いる。 - 特許庁 - A search history storage unit 5 stores a midway individual set and a Pareto-optimal individual set acquired for each condition variable by the multi-objective evolutionary algorithm unit 4.
探索履歴記憶部５は、多目的進化型アルゴリズム部４により条件変数の値ごとに得られる中途個体集合およびパレート最適個体集合を記憶する。 - 特許庁 - A multiobjective evolutionary algorithm unit 2 feeds a set of parameters of an individual to a search history storage device 31 in a fitness estimating unit 3 and to an optimization target 6.
多目的進化型アルゴリズム部２は、個体のパラメータの組を適応度推定部３の探索履歴記憶装置３１に与えるとともに最適化対象６に与える。 - 特許庁 - To provide systems and methods of conducting multi-objective evolutionary algorithm (MOEA) based engineering design optimization of a product (e.g., automobile, cellular phone, etc.).
本発明は、製品（例えば自動車、携帯電話等）の多目的進化型アルゴリズム（ＭＯＥＡ）に基づいた工学設計の最適化を行なうシステムおよび方法を提供する。 - 特許庁 - A fitness estimating module 30 computes a set of estimated values of true fitnesses on the basis of the search history stored in the search history storage device for output to the multiobjective evolutionary algorithm unit 2.
適応度推定モジュール３０は、探索履歴記憶装置３１に記憶される探索履歴に基づいて真の適応度の推定値の組を算出し、推定値の組を多目的進化型アルゴリズム部２に与える。 - 特許庁 - To provide an evolutionary computation system for operating evolutionary computation by genetic programming equipped with a control system operator for controlling a processing flow separately from a function system operator for operating normal data processing as genetic information, and to optimize an algorithm including a plurality of control by describing a data flow separately from the processing flow.
本発明は、遺伝的プログラミングにより進化計算を行なう進化計算システムに係り、遺伝子情報として通常のデータ加工を行なう関数系演算子と区別して、処理フローの制御を行なう制御系演算子を設け、更に処理フローと区別してデータフローを記述することにより複雑な制御を含むアルゴリズムを最適化する。 - 特許庁 - To provide a parallel computer capable of automatically detecting troubles caused during computation using the parallel computer, and automatically handle the troubles, in an environment requiring a long time for a single computation, such as design optimization using an evolutionary algorithm.
進化的アルゴリズムを用いた設計最適化などのように1度の計算に長時間を要する環境において、並列計算機を用いた計算の際に生じるトラブルを自動的に検知し、それらのトラブルに自動的に対処することが可能な並列計算機を提供する。 - 特許庁 - To provide a local traffic volume prediction technology capable of performing quasi-optimal traffic volume prediction with higher accuracy by easily converging traffic volume even in a complicated road network when using an evolutionary algorithm to predict the local traffic volume of the road network.
進化的アルゴリズムを用いて道路ネットワークの局所的な交通量を予測するに際し、複雑な道路ネットワークにおいても容易に収束し、より精度の高い準最適な交通量予測を行うことが可能な局所交通量予測技術を提供する。 - 特許庁 - A parallel computer system includes a plurality of computing nodes for executing a computing program and a master node connected to the computing nodes through a network, and executes parallel computation processing in an environment requiring a long time for a single computation, such as design optimization using an evolutionary algorithm.
本発明は、計算プログラムを実行する複数の計算ノードと、計算ノードにネットワークを介して接続されるマスターノードとを含み、進化的アルゴリズムを用いた設計最適化などのように1度の計算に長時間を要する環境において並列計算処理を行なうための並列計算機システムを提供する。 - 特許庁
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