講演抄録/キーワード |
講演名 |
2015-11-01 12:05
決定論的群知能最適化の解析 ○神野健哉(日本工大) NLP2015-121 |
抄録 |
(和) |
最適化問題をより迅速に近似的に解くための手法として様々なメタヒューリスティックスと呼ばれる最適解探索手法が提案されている。これらの最適解探索手法は群知能最適化とも呼ばれ、確率的要素が効果的に使用されることで最適解探索能力の向上が図られている。しかしながら、確率的要素が含まれているが故、同一の初期値を使用しても得られる解が異なり、確率的にしか良解が得られない場合が多い。そこで我々はこれまでに群知能最適化から確率的要素を排除した決定論的群知能最適化として決定論的PSO、決定論的FAを提案している。本稿ではこれら決定論的PSOを解析する。 |
(英) |
To solve optimization problems promptly, various optimal solution search methods called meta-heuristics are proposed. Such optimal solution search methods are also called swarm intelligence optimization. These methods contain stochastic factor. The stochastic factor achieves to improve the search performance effectively. However, these methods cannot find the same solution if the identical initial values are used because the system contains the stochastic factor. Also, the stochastic system can not be searched good solution only probabilistically. Therefore, we proposed deterministic systems that can guarantee to find the optimal solution in the case of a certain initial value. In this article, we analyze the dynamics of the deterministic PSO. |
キーワード |
(和) |
メタヒューリスティック / 群知能 / 最適化 / 決定論 / PSO / / / |
(英) |
meta-heuristics / swarm intelligence / optimization / deterministic / PSO / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 115, no. 284, NLP2015-121, pp. 81-85, 2015年10月. |
資料番号 |
NLP2015-121 |
発行日 |
2015-10-24 (NLP) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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NLP2015-121 |