講演抄録/キーワード |
講演名 |
2020-10-30 16:10
粒子多スウォーム最適化によるパリティ問題の解法 ○章 宏(九工大) NC2020-24 |
抄録 |
(和) |
近年,粒子群最適化の技術が著しく展開されている.特に,粒子多スウォーム最適化の技術開発が注目され,難問解決への期待感を浴びているのが現状である.本稿では,粒子多スウォーム最適化によるパターン分類の解法を提案する.ここでの基本アイデアは,集中型と分散型知的粒子多スウォーム最適化の探索方法を用いてパリティ問題を解くことである.このタスクを達成するために,計算機実験において探索対象であるパリティ問題に対し,入力のビット数を増やすことや冗長なニューロユニットを追加することなどから,得られた探索結果から実験結果の特性およびその変化を考察する.実験データに基づいて,用いた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 recent years, the technology of particle swarm optimization is expanding remarkably. Especially, the technical development of particle multi-swarm optimization attracts attention, it is expected to solve difficult problems. In this paper, we propose the method which deals with pattern classification by using particle multi-swarm optimization. The basic idea, here, is to solve the parity problem using the search method of centralized and distributed intelligent particle multi-swarm optimization. To accomplish the task, increasing the number of bits of the parity problem and the addition of redundant neuro-units, which are the search target in computer experiments. From the obtained search results, the search characteristics and their changes are analyzed. Based on these experimental data, we clarified the search characteristics and performance effects of the used search methods. |
キーワード |
(和) |
群知能 / 進化的計算 / 粒子多スウォーム最適化 / 知的判断 / パリティ問題 / ニューラルネットワーク / / |
(英) |
swarm intelligence / evolutionary computation / particle multi-swarm optimization / intelligent judgment / parity problem / neural networks / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 120, no. 216, NC2020-24, pp. 83-88, 2020年10月. |
資料番号 |
NC2020-24 |
発行日 |
2020-10-22 (NC) |
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) |
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NC2020-24 |