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| 講演名 | 2020-06-29 13:25 集中型と分散型知的粒子多スウォーム探索最適化について ○章 宏（九工大）  NC2020-3 IBISML2020-3 |
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| 抄録 | （和） | 本稿では，粒子多スウォーム探索の高性能と多様性を図るために，既存集中型知的粒子多スウォーム最適化の探索方法を対比し，新たな分散型知的粒子多スウォーム最適化の探索方法を提案する．ここでの基本アイデアは，粒子多スウォーム探索における知的判断のモードを集中型から分散型に変更することである．従って，粒子群毎に知的判断機能を持たせることにより，各粒子群の探索状況を単独で評価しながら並列処理で粒子多スウォーム探索を遂行する．各粒子群探索の自律性を保持するので，粒子多スウォーム探索の効率性と整合性を改善することとなる．その探索行動の特徴と効果を確認するには，四つのベンチマーク問題を解く計算機実験を行った．そして，得られた実験結果を分析し，本提案の探索方法に関する探索特徴と性能効果を明らかにした． |
| （英） | In this paper, we propose a new method of distributed intelligent particle multi-swarm optimization (DIPMSO) contrast to the existing method of centralized intelligent particle multi-swarm optimization (CIPMSO) in order to achieve the high-performance and diversity of particle multi-swarm search. The key idea, here, is to change the mode of intelligent judgment in particle multi-swarm search from centralized type to distributed type. Based on the search characteristics making every particle swarm to have an intelligent judgment function, therefore, particle multi-swarm search is performed by parallel processing with independently measuring the search status of each particle swarm. Since the autonomy of each particle swarm search can be retained, this approach will further improve the efficiency and conformity of particle multi-swarm search. Due to confirm the characteristics and effects of the exploratory behavior, many computer experiments are carried out to solve four benchmark problems by the proposed method of DIPMSO. By analyzing the experimental results obtained, specifically, the search performance and effect characteristics of the proposed approach are clarified. | |
| キーワード | （和） | 群知能 / 進化的計算 / 粒子多スウォーム探索最適化 / 並列処理 / 知的判断 / / / |
| （英） | swarm intelligence / evolutionary computation / particle multi-swarm optimization / parallel processing / intelligent judgment / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 120, no. 79, NC2020-3, pp. 15-20, 2020年6月. | |
| 資料番号 | NC2020-3 | |
| 発行日 | 2020-06-22 (NC, IBISML) | |
| ISSN | 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 | NC2020-3 IBISML2020-3 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC IBISML IPSJ-BIO IPSJ-MPS |
| 開催期間 | 2020-06-29 - 2020-06-29 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | 一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NC |
| 会議コード | 2020-06-NC-IBISML-BIO-MPS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 集中型と分散型知的粒子多スウォーム探索最適化について |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Study on Centralized and Distributed Intelligent Particle Multi-Swarm Optimization |
| 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） | 進化的計算 / evolutionary computation |
| キーワード(3)（和/英） | 粒子多スウォーム探索最適化 / particle multi-swarm optimization |
| キーワード(4)（和/英） | 並列処理 / parallel processing |
| キーワード(5)（和/英） | 知的判断 / intelligent judgment |
| 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 / ショウ ヒロシ |
| 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： Kyutech) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2020-06-29 13:25:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NC |
| 資料番号 | NC2020-3, IBISML2020-3 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | no.79(NC), no.80(IBISML) |
| ページ範囲 | pp.15-20 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2020-06-22 (NC, IBISML) |
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