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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2017-11-05 13:10 粒子群最適化の解探索方法の解析 ○石川成之助・神野健哉（日本工大）  NLP2017-65 |
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| 抄録 | （和） | 粒子群最適化法の解探索のダイナミクスを明らかにするため，我々は粒子群最適化法から確率的要素を排除した決定論的粒子群最適化法を提案している．結果, 粒子群最適化法の基本的な動作は決定論的粒子群最適化法を解析することにより明らかにしたが，決定論的粒子群最適化法は通常の粒子群最適化法とは解探索性能が大きく劣る． 本稿では，決定論的粒子群最適化と確率論的粒子群最適化との違いを明確にし，粒子群最適化法の解探索性能に寄与する要素を検討を行う．力学的解析結果から解探索に関して望ましい機構を明らかにした上で，それらの機構を実現する新たな簡素な手法を提案する．そして数値実験によりこれらの機構が決定論的粒子群最適化の解探索能力向上に 寄与し，確率論的システムよりも良好な解探索性能を示すことを確認する． |
| （英） | In order to clarify the solution search procedure of the particle swarm optimization, we have proposed a deterministic particle swarm optimization method which excepts stochastic factors. As a result, we have clarified the fundamental solution search behavior of the particle swarm optimization based on the dynamical analysis of the behavior of the deterministic particle swarm optimization.However,the solution search ability of the deterministic particle swarm optimization is inferior to the stochastic particle swarm optimization. In this article, we clarify the difference between the deterministic system and the stochastic system. We investigate factors contributing to the solution search performance.We clarify the mechanism necessary for solution search from the results of dynamical system analysis. Thus, we propose a novel simple solution search procedure introducing the desirable mechanism based on the particle swarm optimization. | |
| キーワード | （和） | 粒子群最適化法 / 決定論 / 探索点分布 / 力学系解析 / 差分方程式 / 最適化 / / |
| （英） | particle swarm optimization / deterministic system / search point distribution / dynamical system analysis / difference equation / optimization / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 117, no. 272, NLP2017-65, pp. 1-6, 2017年11月. | |
| 資料番号 | NLP2017-65 | |
| 発行日 | 2017-10-29 (NLP) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | NLP2017-65 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLP |
| 開催期間 | 2017-11-05 - 2017-11-06 |
| 開催地（和） | 東北大学電気通信研究所 ナノ・スピン総合研究棟 カンファレンスルーム A40 |
| 開催地（英） | Research Institute of Electrical Communication Tohoku University |
| テーマ（和） | 非線形系・複雑系理論の実在非線形・複雑工学システムへの応用に関する研究，一般 |
| テーマ（英） | Applications of nonlinear complex systems theory to existing nonlinear complex real-systems, etc |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NLP |
| 会議コード | 2017-11-NLP |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 粒子群最適化の解探索方法の解析 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Analysis of solution search procedure of particle swarm optimization |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 粒子群最適化法 / particle swarm optimization |
| キーワード(2)（和/英） | 決定論 / deterministic system |
| キーワード(3)（和/英） | 探索点分布 / search point distribution |
| キーワード(4)（和/英） | 力学系解析 / dynamical system analysis |
| キーワード(5)（和/英） | 差分方程式 / difference equation |
| キーワード(6)（和/英） | 最適化 / optimization |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 石川 成之助 / Seinosuke Ishikawa / イシカワ セイノスケ |
| 第1著者 所属（和/英） | 日本工業大学 (略称： 日本工大) Nippon Institute of Technology (略称： NIT) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 神野 健哉 / Kenya Jin'no / ジンノ ケンヤ |
| 第2著者 所属（和/英） | 日本工業大学 (略称： 日本工大) Nippon Institute of Technology (略称： NIT) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2017-11-05 13:10:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NLP |
| 資料番号 | NLP2017-65 |
| 巻番号（vol） | vol.117 |
| 号番号（no） | no.272 |
| ページ範囲 | pp.1-6 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2017-10-29 (NLP) |
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