講演抄録/キーワード |
講演名 |
2008-03-14 14:50
EPSOによる標準的粒子群最適化器のモデル選択:メタ最適化 ○章 宏・石川眞澄(九工大) NC2007-196 |
抄録 |
(和) |
我々は既に様々な最適化問題を効率的に解くPSOモデルを推定できる進化的粒子群最適化EPSOを提案した。この方法は群知能と確率的最適化のモデル選択に対してメタ最適化の新たなパラダイムを与えている。本稿では,その適応範囲を検証するため,EPSOを標準的粒子群最適化器(CPSO)に適用しCPSOの適切なパラメータセットを系統的に推定することを提案する。ここでの基本アイデアは,CPSO性能の評価として時間的累積適合度関数を用いることである。本提案法の有効性を調べるために,幾つかのベンチマーク問題を解く計算機実験を行う。得られる結果に基づいて最適なCPSOモデルの特徴分析やオリジナルCPSOおよびRGA/Eとの性能比較などを行う。 |
(英) |
We have proposed Evolutionary Particle Swarm Optimization, EPSO, which can estimate PSO models for efficiently solving various optimization problems. It provides a new paradigm of meta-optimization for model selection to swarm intelligence and stochastic optimization. In order to inspect its coverage, in this paper we propose to apply EPSO to Canonical Particle Swarm Optimizer (CPSO) for systematically estimating a proper parameter set in CPSO. A crucial idea here is to adopt a temporally cumulative fitness of the best particle as a swarm representative for evaluating the performance of CPSO model. To demonstrate the effectiveness of the proposal, computer experiments on a suite of benchmark problems are carried out. We analysis the characteristics of the obtained CPSO models, and compare the search performance with the results of the original CPSO and RGA/E. |
キーワード |
(和) |
標準的粒子群最適化器 / 進化的粒子群最適化 / 時間的累積適合度関数 / 実数コード遺伝的アルゴリズム / モデル選択 / / / |
(英) |
canonical particle swarm optimizer / evolutionary particle swarm optimization / temporally cumulative fitness / real-coded genetic algorithm / model selection / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 107, no. 542, NC2007-196, pp. 495-500, 2008年3月. |
資料番号 |
NC2007-196 |
発行日 |
2008-03-05 (NC) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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NC2007-196 |