講演抄録/キーワード |
講演名 |
2023-05-13 13:00
分割した粒子群を用いたGPSAによる最適解探索挙動の一考察 ○山仲芳和・吉田勝俊(宇都宮大) NLP2023-5 |
抄録 |
(和) |
複数の最適解を同時に発見するために,著者らは Gravitational particle swarm algorithm ( GPSA )を提案してきた.しかしながら,局所的探索と大域的探索を適切なバランスで実現する制御パラメータ設定が難しいという課題がある.そこで,本発表では, GPSA で用いられる粒子群を分割し,分割された群れごとに異なる制御パラメータを使用することで,探索挙動がどのように変化するのかを調査し,局所的および大域的な探索が両立可能であるか考察する.結果として,最適解の探索性能向上には至らないものの,分割した粒子群が局所的探索と大域的探索を分担
する挙動が観察された. |
(英) |
To find multiple optimal solutions simultaneously, the authors have proposed the gravitational particle swarm algorithm (GPSA). However, it is difficult to set control parameters that achieve an appropriate balance between local and global search. In this paper, we investigate how the search behavior changes when the particle swarm used in GPSA is partitioned and different control parameters are used for each partitioned swarm. As a result, it was observed that the partitioned particle swarms divide the local search and the global search, although the performance of the search for the optimal solution is not improved. |
キーワード |
(和) |
粒子群最適化 / 複数最適解探索 / / / / / / |
(英) |
Particle swarm optimization / multiple optimum solution search / / / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 123, no. 21, NLP2023-5, pp. 20-22, 2023年5月. |
資料番号 |
NLP2023-5 |
発行日 |
2023-05-06 (NLP) |
ISSN |
Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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NLP2023-5 |