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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2021-12-18 13:00 微小摂動を考慮したPSOの解探索能力の考察 ○高頭 陸・神野健哉（東京都市大）  NLP2021-61 |
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| 抄録 | （和） | 粒子群最適化(PSO)法は，ブラックボックスの目的関数の最適値を探索するヒューリスティックな手法の1つである． しかし、PSOは勾配法に比べて局所的な最小値に陥りにくい反面、時間が経過すると理想的な解を見つける前に粒子が収束してしまうという問題がある。 この問題を解決するために、PSOの局所探索を継続するために、各粒子の位置情報に小さな摂動を加えるPSOを提案する． 数値シミュレーションの結果，ほぼすべてのベンチマーク関数において，少ない粒子数での解探索性能が向上した． |
| （英） | The Particle Swarm Optimization (PSO) method is one of the heuristic methods to search for the optimal value of a black box objective function. While PSO is less prone to local minima than the gradient method, it has the problem that over time, the particles converge before finding the ideal solution. To solve this problem, we propose PSO, which adds a small perturbation to the positional information of each particle. Numerical simulations show that the solution search performance is improved for almost all the benchmark functions with a small number of particles. |
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| キーワード | （和） | 粒子群最適化法 / ブラックボックス / 最適化 / 摂動 / / / / |
| （英） | PSO / black box / optimization / perturbations / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 121, no. 307, NLP2021-61, pp. 82-85, 2021年12月. | |
| 資料番号 | NLP2021-61 | |
| 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 | NLP2021-61 |
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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） | 微小摂動を考慮したPSOの解探索能力の考察 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Study on the Solution Finding Ability of PSO Considering Micro Perturbations |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 粒子群最適化法 / PSO |
| キーワード(2)（和/英） | ブラックボックス / black box |
| キーワード(3)（和/英） | 最適化 / optimization |
| キーワード(4)（和/英） | 摂動 / perturbations |
| 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） | 高頭 陸 / Riku Takato / タカトウ リク |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京都市大学 (略称： 東京都市大) Tokyo City University (略称： Tokyo City University) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 神野 健哉 / Kenya Jin'no / |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京都市大学 (略称： 東京都市大) Tokyo City University (略称： Tokyo City University) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2021-12-18 13:00:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NLP |
| 資料番号 | NLP2021-61 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | no.307 |
| ページ範囲 | pp.82-85 |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2021-12-10 (NLP) |
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