| 電子情報通信学会 研究会発表申込システム 講演論文 詳細 |
技報閲覧サービス [ログイン] 技報アーカイブ |
| トップに戻る | 前のページに戻る | [Japanese] / [English] |
| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2020-03-06 10:20 粒子群最適化法を用いた魚群の個体間相互作用の最適化 ○稲積 駿・石川秀大（大分高専）・堀尾恵一（九工大）  SIS2019-50 |
|
| 抄録 | （和） | 本研究では，実際の魚の挙動をシミュレーションするために，魚の視野を考慮したモデルを提案する． 提案したモデルはBoidモデルをベースとしており，衝突回避・速度一致・群集中化と呼ばれる相互作用により群れを表現する． Boidモデルと提案モデルの相互作用を粒子群最適化法を用いて最適化する． ここで，粒子群最適化法で使用する評価関数は，魚群の実測データを主成分分析で解析した結果を反映する． 最適化した後，実測データに対して，最適化後のBoidモデルと提案モデルを，ピアソンの積立相関係数とMaximal Information Coefficientにより比較する． 結果として，最適化後のBoidモデルと比較し，最適化後の提案モデルが実際の魚群に近い動きをすることが確認できた． |
| （英） | In this paper，we present a generic Boids model which is based on the visual field of fish to simulate actual fish school's behaviour． The original Boids model and the genetic Boids model have three rule vectors． These vectors are called separation，alignment，cohesion. The aggregate motion is the result of the interaction of these vectors． We propose method to optimise coefficients of these vectors，by using particle swarm optimisation algorithm． After the optimisation，the original Boids model and the genetic Boids model are compared with the measured data using Pearson correlation coefficient and Maximal Information Coefficient． We compared with the original Boids model and the genetic Boids model.． As a result，the genetic Boids model moved closer to the actual fish schools． |
|
| キーワード | （和） | 群衆行動 / 魚群 / Boidモデル / 粒子群最適化法 / / / / |
| （英） | Flocking behaviour / Fish schools / Boids model / Particle swarm optimisation / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 119, no. 458, SIS2019-50, pp. 73-78, 2020年3月. | |
| 資料番号 | SIS2019-50 | |
| 発行日 | 2020-02-27 (SIS) | |
| 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 | SIS2019-50 |
|
| 研究会情報 | |
| 研究会 | SIS |
| 開催期間 | 2020-03-05 - 2020-03-06 |
| 開催地（和） | 埼玉会館 |
| 開催地（英） | Saitama Hall |
| テーマ（和） | ソフトコンピューティング,一般 |
| テーマ（英） | Soft Computing, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SIS |
| 会議コード | 2020-03-SIS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 粒子群最適化法を用いた魚群の個体間相互作用の最適化 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Optimisation of Boids by particle swarm optimisation based on fish schools |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 群衆行動 / Flocking behaviour |
| キーワード(2)（和/英） | 魚群 / Fish schools |
| キーワード(3)（和/英） | Boidモデル / Boids model |
| キーワード(4)（和/英） | 粒子群最適化法 / Particle swarm optimisation |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| 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） | 稲積 駿 / Shun Inadumi / イナヅミ シュン |
| 第1著者 所属（和/英） | 大分工業高等専門学校 (略称： 大分高専) National Institute of Technology, Oita College (略称： NIT, Oita) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 石川 秀大 / Shudai Ishikawa / イシカワ シュウダイ |
| 第2著者 所属（和/英） | 大分工業高等専門学校 (略称： 大分高専) National Institute of Technology, Oita College (略称： NIT, Oita) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 堀尾 恵一 / Keiichi Horio / ホリオ ケイイチ |
| 第3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4著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第4著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第5著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第6著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第7著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第8著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第8著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第9著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第9著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第10著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第10著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第11著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第11著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第12著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第12著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第13著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第13著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第14著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第14著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第15著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第15著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第16著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第16著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第17著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第17著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第18著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第18著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2020-03-06 10:20:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | SIS |
| 資料番号 | SIS2019-50 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | no.458 |
| ページ範囲 | pp.73-78 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2020-02-27 (SIS) |
[研究会発表申込システムのトップページに戻る]