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| 研究会 | 発表日時 | 開催地 | タイトル・著者 | 抄録 | 資料番号 | |
| NLP | 2014-05-27 10:55 |
島根 | ビッグハート出雲 | 粒子群最適化法による複数解とその個数の探索について ○竹村卓也・佐藤拓海・斎藤利通（法政大）  NLP2014-10 |
本論文では, 解の個数がわからない複数解問題を対象とする粒子群最適化法を提案する. この問題は複数解問題の適合関数によっ... [more] | NLP2014-10 pp.47-50 |
| NLP | 2014-05-27 11:20 |
島根 | ビッグハート出雲 | 確率的結合を有するPSOネットワークの解探索性能について ○佐々木智志・中野秀洋・宮内 新（東京都市大） NLP2014-11 |
本稿では, PSOネットワークに確率的結合を有するネットワーク構造を導入する. 提案手法では, 粒子群で構成される各サブ... [more] | NLP2014-11 pp.51-56 |
| NC, MBE (併催) |
2014-03-18 15:20 |
東京 | 玉川大学 | 粒子群最適化を用いた動的バイナリニューラルネットワークの学習法 ○長野呂夢・中野秀洋・宮内 新（東京都市大） NC2013-113 |
本稿では，動的バイナリニューラルネットワーク(DBNN)に対する新たな学習法を提案する．提案手法では，粒子群最適化を用い... [more] | NC2013-113 pp.145-149 |
| NLP | 2013-07-08 10:25 |
沖縄 | 宮古島マリンターミナル | 高次元最適化問題のための部分更新PSO ○渡邊恭成・小島理孝・中野秀洋・宮内 新（東京都市大） NLP2013-27 |
粒子群最適化(PSO)は, 高次元最適化問題において探索性能が著しく低下する場合がある. これは, 探索の過程で得た最良... [more] | NLP2013-27 pp.5-9 |
| NC, NLP (共催) |
2013-01-24 16:20 |
北海道 | 北海道大学百年記念会館 | 鈍感粒子群最適化法とその周期点探索への応用 ○丸山一紀・斎藤利通（法政大） NLP2012-119 NC2012-109 |
本論文では複数解問題に対する粒子群最適化法について考察する。 システムは決定論的な差分方程式に支配される。 アルゴリ... [more] |
NLP2012-119 NC2012-109 pp.87-91 |
| NC | 2012-10-05 11:30 |
福岡 | 九州工業大学 生命体工学研究科 | 複数解探索のための粒子群最適化アルゴリズムにおける鈍感さと衝突の効果 ○丸山一紀・斎藤利通（法政大） NC2012-52 |
本論文では複数解問題に対する柔軟な粒子群最適化法について考察する。 システムは決定論的な差分方程式に支配される。 粒... [more] |
NC2012-52 pp.91-96 |
| MBE, NC (併催) |
2012-03-16 10:40 |
東京 | 玉川大学 | 個体群に基づく最適化アルゴリズムの最大電力点探索への応用 ○村岡政哉・三上範明・斎藤利通（法政大） NC2011-181 |
本論文は、個体群に基づく最適化アルゴリズム(PBOA)の、最大電力点探索への応用について考察する。簡素な例として、直列接... [more] | NC2011-181 pp.353-358 |
| NLP | 2012-01-23 16:40 |
福島 | 會津稽古堂 | 鈍感な粒子群最適化と複数解問題 ○丸山一紀・佐野亮介・斎藤利通（法政大） NLP2011-132 |
本論文では、複数解問題を対象とする新しい粒子群最適化法を提案する。 同アルゴリズムは確定的であり乱数パラメータなどの不... [more] |
NLP2011-132 pp.47-50 |
| NLP | 2011-11-11 10:00 |
沖縄 | 宮古島マリンターミナル2F研修室 | 競合型粒子群最適化に基づく無線センサネットワークにおけるフォワーディングノード選択手法の性能評価 ○金森雄太・中野秀洋・宇谷明秀・宮内 新・山本尚生（東京都市大） NLP2011-112 |
近年，無線センサネットワークへの関心が高まっている．無線センサネットワークでは，シンクノードから各センサノードへのセンシ... [more] | NLP2011-112 pp.115-120 |
| CAS, NLP (共催) |
2011-10-21 16:55 |
静岡 | 静岡大学 | 粒子群最適化法による最大電力点探索 ○村岡政哉・斎藤利通（法政大） CAS2011-61 NLP2011-88 |
本論文は、粒子群最適化法(PSO) の、最大電力点探索への応用について考察する。簡素な例として、直列 接続太陽電池の多... [more] |
CAS2011-61 NLP2011-88 pp.163-168 |
| NC, IPSJ-BIO (連催) (連催) [詳細] |
2011-06-24 15:40 |
沖縄 | 琉球大学 50周年記念館 | 多目的最適化問題を解く慣性重み付き粒子群最適化器の探索性能 ○章 宏（九工大） NC2011-17 |
本稿では，多目的最適化問題を解く慣性重み付き粒子群最適化器の探索性能を調べる．高い探索性能を獲得するため，当該最適化器に... [more] | NC2011-17 pp.131-136 |
| NC, MBE (併催) |
2011-03-08 14:10 |
東京 | 玉川大学 | 拡散的好奇心を用いたマルチ慣性重み付き粒子群最適化器の探索性能 ○章 宏（九工大） NC2010-177 |
本稿では，慣性重み付き粒子群最適化器(Particle Swarm Optimizer with Inertia Wei... [more] | NC2010-177 pp.295-300 |
| NC, NLP (共催) |
2011-01-25 15:00 |
北海道 | 北大 百年記念館 | 進化的慣性重み付き粒子群最適化器の一提案 ○章 宏（九工大） NLP2010-151 NC2010-115 |
本稿では，高い探索性能の持つ慣性重み付き粒子群最適化器(Particle Swarm Optimizer with In... [more] | NLP2010-151 NC2010-115 pp.153-158 |
| NLP | 2010-12-13 10:35 |
鳥取 | 米子コンベンションセンター | 複数解探索のための離散粒子群最適化アルゴリズム ○久保田将史・斎藤利通（法政大） NLP2010-114 |
基本的な離散型粒子群最適化アルゴリズム(DPSO)を提案する。 同アルゴリズムでは、連続値探索空間を格子点によって離散... [more] |
NLP2010-114 pp.15-19 |
| NC, MBE (併催) |
2010-03-10 15:25 |
東京 | 玉川大学 | 好奇心駆動型のマルチスウォーム探索の諸方法 ○章 宏・石川眞澄（九工大） NC2009-140 |
本稿では，好奇心駆動型のマルチスウォーム探索の諸方法，即ち拡散的好奇心付き協力的な粒子群最適化器(MPSOa/DC)，拡... [more] | NC2009-140 pp.309-314 |
| NLP | 2010-03-10 15:50 |
東京 | 上智大学 | 粒子群最適化法(PSO)を用いたPWM制御信号の合成 ○河村建吾・小野克真・斎藤利通（法政大） NLP2009-182 |
本稿では粒子群最適化法（PSO）を用い、スイッチングDC/ACインバータのパルス幅変調（PWM）制御を提案する。提案する... [more] | NLP2009-182 pp.137-140 |
| NC, NLP (共催) |
2009-07-14 11:30 |
奈良 | 奈良先端大 | 粒子数依存パラメータを有する成長型PSOについて ○黒須智博・斎藤利通（法政大）・神野健哉（日本工大） NLP2009-32 NC2009-25 |
成長構造を有する粒子群最適化について考察する。 最適解を探索するある粒子の動きが停滞した時に新しい粒子を生成させる... [more] |
NLP2009-32 NC2009-25 pp.99-103 |
| NC, MBE (併催) |
2009-03-12 16:05 |
東京 | 玉川大学 | 拡散的好奇心付き標準的粒子群最適化器の効果 ○章 宏・石川眞澄（九工大） NC2008-137 |
[more] | NC2008-137 pp.201-206 |
| CAS, NLP (共催) |
2009-01-22 10:35 |
宮崎 | ホテルマリックス（宮崎） | 成長木粒子群最適化について ○宮川英士・斎藤利通（法政大） CAS2008-67 NLP2008-97 |
本論文では、粒子群最適化法の新手法としてネットワークの成長と木構造を持つアルゴリズムを提案する。粒子群が準最適解へと収束... [more] | CAS2008-67 NLP2008-97 pp.25-28 |
| NC, MBE (併催) |
2008-03-14 14:50 |
東京 | 玉川大学 | EPSOによる標準的粒子群最適化器のモデル選択:メタ最適化 ○章 宏・石川眞澄（九工大） NC2007-196 |
我々は既に様々な最適化問題を効率的に解くPSOモデルを推定できる進化的粒子群最適化EPSOを提案した。この方法は群知能と... [more] | NC2007-196 pp.495-500 |
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