講演抄録/キーワード |
講演名 |
2013-10-28 17:45
捕食者を加えた粒子群最適化での捕食範囲の調査 ○犬飼規雄・井上拓也・上手洋子・西尾芳文(徳島大) NLP2013-90 |
抄録 |
(和) |
粒子群最適化(Particle Swarm Optimization; PSO) は,群知能の一種であり,魚の群れの動きのシステムを用いたアルゴリズムである.PSO は魚の群れの1 匹が最適な点を発見すると,群れの残りがその最適な点周辺に集まる性質を用いたアルゴリズムである.アルゴリズムとしては単純で,容易に解を発見できるため多くの応用ができ
る.ただし,極所解に陥るとそこから抜け出しにくい欠点がある.そこで今回われわれは,捕食者を加えたPSO を提案する.提案手法は,捕食者である大きな魚を入れることにより,PSO を改善するアルゴリズムである.本研究では提案手法と既存手法との効率の違いをコンピュータシミュレーションを用いて確認した. |
(英) |
Particle Swarm Optimization(PSO) is known as one of Swarm Intelligence. PSO algorithm is used for the system of fish school. PSO is used nature the rest of the herd is to gather the optimum point around one of fish school is to find the optimal point. PSO algorithm is simple and it is possible to find a solution easily, so it is possible for many applications. However, there is a drawback is hard to get out of localized solution into there. So this time we propose PSO with Predator. This improve the PSO into predator that is big fish. |
キーワード |
(和) |
PSO / 群知能 / 関数最適化 / 捕食者 / / / / |
(英) |
PSO / Swarm Intelligence / Function optimization / Predator / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 113, no. 271, NLP2013-90, pp. 109-112, 2013年10月. |
資料番号 |
NLP2013-90 |
発行日 |
2013-10-21 (NLP) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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