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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2021-03-03 16:25 粒子多スウォーム最適化における大域探索と局所探索の実現 ○章 宏（九工大）  NC2020-53 |
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| 抄録 | （和） | 本稿では，パターン分類の探索性能と精度を高めるために，粒子多スウォーム最適化において大域探索と局所探索との混合探索の解法を提案する．ここでのキーアイデアは，粒子群探索の下で評価基準とする多層ニューラルネットワークを導入した場合，その学習則を利用することにより，大域探索と局所探索との混合探索を実現するものである．この探索モードを集中型知的粒子多スウォーム最適化の探索方法に取り入れて，パターン分類のベンチマックであるパリティ問題を解くことを試みる．そして，与えられた実行条件の下で計算機実験を行い，得られた探索結果を分析したうえで，該当の探索モードに関する探索特徴と性能効果を明らかにした． |
| （英） | For improving search performance and accuracy of pattern classification, this paper proposes a mixed search method of global search and local search in particle multi-swarm optimization. The crucial idea, here, is to use the learning rule of the multi-layer neural network as the evaluative criterion is introduced under particle swarm optimization, which realizes a mixed search of global search and local search. We introduce this search feature into the search method of centralized intelligent particle multi-swarm optimization and attempt to handle the parity problem of pattern classification. Through implementing various computer experiments to analyze the obtained search results and features, the search characteristics and performance effects of the devised mixed search method were clarified. | |
| 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 / パターン分類 / ニューラルネットワーク / 混合探索 / / |
| （英） | swarm intelligence / evolutionary computation / particle multi-swarm optimization / pattern classification / neural networks / mixed search / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 120, no. 403, NC2020-53, pp. 59-64, 2021年3月. | |
| 資料番号 | NC2020-53 | |
| 発行日 | 2021-02-24 (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) | |
| PDFダウンロード | NC2020-53 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC MBE |
| 開催期間 | 2021-03-03 - 2021-03-05 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | NC, ME, 一般 |
| テーマ（英） | Neuro Computing, Medical Engineering, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NC |
| 会議コード | 2021-03-NC-MBE |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 粒子多スウォーム最適化における大域探索と局所探索の実現 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Realization of Global Search and Local Search in 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） | 粒子多スウォーム最適化 / particle multi-swarm optimization |
| キーワード(4)（和/英） | パターン分類 / pattern classification |
| キーワード(5)（和/英） | ニューラルネットワーク / neural networks |
| キーワード(6)（和/英） | 混合探索 / mixed search |
| 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 | 2021-03-03 16:25:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NC |
| 資料番号 | NC2020-53 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | no.403 |
| ページ範囲 | pp.59-64 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2021-02-24 (NC) |
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