| 講演抄録/キーワード |
| 講演名 |
2024-09-05 15:45
アダマールウォークを適応した粒子群最適化法の提案 ○中村伊吹(静岡大) NLP2024-49 |
| 抄録 |
(和) |
粒子群最適化(PSO)は情報を群全体で共有することを仮定した多点探索アルゴリズムである.
この手法は基本的な算術演算で構成されており,高速に最適解または準最適解を求めることができる.
加えて,不連続・非線形な目的関数に対しても適用が可能である.
一方で,PSOは多峰性の目的関数に対して局所解へ収束してしまうといった欠点も有している.
本研究では,以上の欠点に対して量子ウォークの代表例であるアダマールウォークを導入したPSO(HWPSO)を提案する.
加えて,HWPSOを構成する際に必要なアダマールウォークの極限分布に従う乱数生成も行う. |
| (英) |
Particle Swarm Optimization (PSO) is a multi-point search algorithm that assumes that information is shared across the swarm.
The method consists of basic arithmetic operations and can find optimal or suboptimal solutions quickly.
In addition, it can be applied to discontinuous and nonlinear objective functions.
On the other hand, PSO has the disadvantage of converging to a local solution for multimodal objective functions.
In this study, we propose a PSO (HWPSO) that introduces an Adamar walk, which is a typical example of quantum walk, to address these drawbacks.
In addition, we also generate random numbers according to the limiting distribution of the Adamar walk, which is necessary to construct HWPSO. |
| キーワード |
(和) |
粒子群最適化 / アダマールウォーク / 量子ウォーク / 乱数生成 / / / / |
| (英) |
particle swarm optimization / Hadamard walk / quantum walk / random number generation / / / / |
| 文献情報 |
信学技報, vol. 124, no. 178, NLP2024-49, pp. 40-45, 2024年9月. |
| 資料番号 |
NLP2024-49 |
| 発行日 |
2024-08-29 (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) |
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