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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2021-12-17 15:20 改良型入れ子構造型粒子群最適化による分岐点導出法の2次元離散力学系への適用 ○平山鷹哉・松下春奈（香川大）・黒川弘章（東京工科大）・高坂拓司（中京大）  NLP2021-53 |
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| 抄録 | （和） | 入れ子構造型粒子群最適化（NLPSO）による分岐点導出法には，探索範囲に周期の異なる様々な分岐点が混在する場合において，対象の分岐点導出に失敗する問題点がある．先行研究では，この問題を解決する拡張目的関数を用いた改良型NLPSO による分岐点導出法が提案されているが，1 次元離散力学系に対しての適用例しか示されていない．本報告では，2 次元離散力学系へ改良型NLPSO による分岐点導出法を適用することで，2 次元以上の離散力学系に対する手法の有効性と汎用性を検証する． |
| （英） | Nested-layer particle swarm optimization (NLPSO) fails to detect a target bifurcation point when various types of bifurcation points with various periods coexist within the search parameter space. In our previous studies, the extended objective function has been proposed to solve this problem. However, it has been only applied to a one-dimensional discrete dynamical system. In this report, we verify the effectiveness and versatility of the extended objective function for discrete dynamical systems of two or more dimensions. | |
| キーワード | （和） | 分岐点導出 / 分岐解析 / 初期値設定問題 / 離散力学系 / 粒子群最適化 / / / |
| （英） | Bifurcation point detection / bifurcation analysis / initial value setup problem / discrete-time dynamical systems / particle swarm optimization (PSO) / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 121, no. 307, NLP2021-53, pp. 48-51, 2021年12月. | |
| 資料番号 | NLP2021-53 | |
| 発行日 | 2021-12-10 (NLP) | |
| 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 | NLP2021-53 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLP |
| 開催期間 | 2021-12-17 - 2021-12-18 |
| 開催地（和） | J:COM ホルトホール大分 |
| 開催地（英） | J:COM Horuto Hall OITA |
| テーマ（和） | NLP，一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NLP |
| 会議コード | 2021-12-NLP |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 改良型入れ子構造型粒子群最適化による分岐点導出法の2次元離散力学系への適用 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Application of bifurcation point detection method by improved nested-layer particle swarm optimization to two-dimensional discrete dynamical systems |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 分岐点導出 / Bifurcation point detection |
| キーワード(2)（和/英） | 分岐解析 / bifurcation analysis |
| キーワード(3)（和/英） | 初期値設定問題 / initial value setup problem |
| キーワード(4)（和/英） | 離散力学系 / discrete-time dynamical systems |
| キーワード(5)（和/英） | 粒子群最適化 / particle swarm optimization (PSO) |
| 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） | 平山 鷹哉 / Takaya Hirayama / ヒラヤマ タカヤ |
| 第1著者 所属（和/英） | 香川大学 (略称： 香川大) Kagawa University (略称： Kagawa Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 松下 春奈 / Haruna Matsushita / マツシタ ハルナ |
| 第2著者 所属（和/英） | 香川大学 (略称： 香川大) Kagawa University (略称： Kagawa Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 黒川 弘章 / Hiroaki Kurokawa / クロカワ ヒロアキ |
| 第3著者 所属（和/英） | 東京工科大学 (略称： 東京工科大) Tokyo University of Technology (略称： Tokyo Univ. of Techology) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 高坂 拓司 / Takuji Kousaka / コウサカ タクジ |
| 第4著者 所属（和/英） | 中京大学 (略称： 中京大) Chukyo University (略称： Chukyo Univ.) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2021-12-17 15:20:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NLP |
| 資料番号 | NLP2021-53 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | no.307 |
| ページ範囲 | pp.48-51 |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2021-12-10 (NLP) |
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