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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2018-01-27 13:35 動的環境下でのセンサ付き粒子群オプティマイザの探索特徴 ○章 宏（九工大）  NC2017-63 |
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| 抄録 | （和） | 動的環境下で粒子群オプティマイザの探索を実施するには，先行研究として著者が三つのセンサ付き粒子群オプティマイザ，即ちparticle swarm optimizer with sensors (PSOS)，particle swarm optimizer with inertia weight with sensors (PSOIWS)とcanonical particle swarm optimizer with sensors (CPSOS)を提案した．本稿では，これらの方法を用いてより良い探索性能と効率化を実現するため，得られる探索情報とセンサ情報を生かし，変動する最良解(移動目標)の最もベストの移動位置を決定する．これに基づいて速やかに移動目標を追跡することができる．シミュレーション実験において，センサの設定パラメータ(個数，感知距離)を変化させて，変速８形追跡問題に対して各方法の探索特徴を調べる． |
| （英） | In order to perform the search of particle swarm optimizer under dynamic environment, as a previous study, author has proposed three methods which are particle swarm optimizer with sensors (PSOS), particle swarm optimizer with inertia weight with sensors (PSOIWS) and canonical particle swarm optimizer with sensors (CPSOS), respectively. For realizing better search performance and efficiency by using these methods, in this paper, we combine the obtained search information and sensor information to determine the most position of the changed best solution (moving target during the search process. Then, based on the measured results, it is possible to track the moving target promptly. In our simulation experiments, with changing the parameters (number, sensing distance) of the sensors, we investigate the search feature of each method against the variable speed 8 type of tracking problems. Based on analyzing results, we reveal the outstanding tracking ability of PSOIWS and CPSOS methods. | |
| キーワード | （和） | 群知能 / 粒子群最適化 / センサ / 追跡能力 / 累積適合度 / / / |
| （英） | swarm intelligence / particle swarm optimization / sensor / tracking ability / cumulative fitness / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 117, no. 417, NC2017-63, pp. 77-82, 2018年1月. | |
| 資料番号 | NC2017-63 | |
| 発行日 | 2018-01-19 (NC) | |
| 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 | NC2017-63 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | MBE NC NLP |
| 開催期間 | 2018-01-26 - 2018-01-27 |
| 開催地（和） | 九州工業大学 |
| 開催地（英） | Kyushu Institute of Technology |
| テーマ（和） | ニューロコンピューティングの実装および人間科学のための解析・モデル化, ME，一般 |
| テーマ（英） | ME, generalImplementation of Neuro Computing,Analysis and Modeling of Human Science, |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NC |
| 会議コード | 2018-01-MBE-NC-NLP |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 動的環境下でのセンサ付き粒子群オプティマイザの探索特徴 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | The Search Feature of Particle Swarm Optimizer with Sensors in Dynamic Environment |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 群知能 / swarm intelligence |
| キーワード(2)（和/英） | 粒子群最適化 / particle swarm optimization |
| キーワード(3)（和/英） | センサ / sensor |
| キーワード(4)（和/英） | 追跡能力 / tracking ability |
| キーワード(5)（和/英） | 累積適合度 / cumulative fitness |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| 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） | 章 宏 / Hiroshi Sho / |
| 第1著者 所属（和/英） | 九州工業大学 (略称： 九工大) Kyushu Institute of Technology (略称： KIT) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2018-01-27 13:35:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NC |
| 資料番号 | NC2017-63 |
| 巻番号（vol） | vol.117 |
| 号番号（no） | no.417 |
| ページ範囲 | pp.77-82 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2018-01-19 (NC) |
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