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講演抄録/キーワード
講演名 2017-03-14 10:25
乱数同期更新を用いたランダムサーチPSOの探索性能
酒寄皓平金子正人岩井俊哉日大
技報オンラインサービス実施中
抄録 (和) Particle Swarm Optimization(PSO)は,群知能を利用したメタヒューリスティクスである.通常,PSOは関数最適化問題に適用されるが,単峰性,多峰性及び変数間依存関係など目的関数の性質に探索性能が影響される.特に,変数間依存関係を有する関数の解を探索することは難しい.小熊と相吉は,この困難さはPSO粒子の速度の異方性にあると報告し,異方性を低減するためにLinked Random Modelを提案した.また,彼らは異方性が低減される代わりに,このモデルによって大域探索性能が減少することを報告した.本研究では,大域探索性能を改善したPSOの一手法であるランダムサーチPSO(RS-PSO)にLinked Random Modelを適用して,乱数同期RS-PSOを提案する.様々なタイプのベンチマーク関数の最小値問題の提案手法による数値実験を行い,提案手法が単峰性,多峰性及び変数間依存関係を有する関数に対して高い探索性能を示すことが分かった. 
(英) Particle Swarm Optimization (PSO) is a metaheuristics using the swarm intelligence. Although PSO is usually applied to the function optimization problem, the search capability is influenced by such properties of objective function as unimodal, multimodal and non-separable behaviors. Especially, it is difficult to search a solution for a non-separable objective function. Koguma and Aiyoshi reported that the difficulty was caused by an anisotropy of velocities of PSO particles and proposed Linked Random Model to reduce the anisotropy. They also reported that, instead of reducing the anisotropy, the global search capability decreased by the model. In this study, we propose the random search PSO (RS-PSO) with Linked Random updata by applying linked random model to RS-PSO that is a variant of PSO improved in the global search ability. We perform the numerical simulations of minimization problems of various types of benchmark functions by our proposed model and find that our proposed model shows high search capability for unimodal, multimodal and non-separable functions.
キーワード (和) 粒子群最適化法 / 連続値最適化問題 / ランダムサーチ / レヴィ分布 / 異方性 / / /  
(英) Particle Swarm Optimization / Continuous Optimization Problem / random search / Levy distribution / anisotropy / / /  
文献情報 信学技報, vol. 116, no. 523, NLP2016-107, pp. 7-12, 2017年3月.
資料番号 NLP2016-107 
発行日 2017-03-07 (NLP) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380

研究会情報
研究会 NLP  
開催期間 2017-03-14 - 2017-03-15 
開催地(和) ねぶたの家 ワ・ラッセ(青森市) 
開催地(英) Nebuta Museum Warasse 
テーマ(和) 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 2017-03-NLP 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 乱数同期更新を用いたランダムサーチPSOの探索性能 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Search Capability of Random Search PSO with Linked Random Update 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 粒子群最適化法 / Particle Swarm Optimization  
キーワード(2)(和/英) 連続値最適化問題 / Continuous Optimization Problem  
キーワード(3)(和/英) ランダムサーチ / random search  
キーワード(4)(和/英) レヴィ分布 / Levy distribution  
キーワード(5)(和/英) 異方性 / anisotropy  
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) 酒寄 皓平 / Kouhei Sakayori / サカヨリ コウヘイ
第1著者 所属(和/英) 日本大学 (略称: 日大)
Nhon University (略称: Nihon Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 金子 正人 / Masato Kaneko / カネコ マサト
第2著者 所属(和/英) 日本大学 (略称: 日大)
Nhon University (略称: Nihon Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 岩井 俊哉 / Toshiya Iwai / イワイ トシヤ
第3著者 所属(和/英) 日本大学 (略称: 日大)
Nhon University (略称: Nihon Univ.)
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講演者
発表日時 2017-03-14 10:25:00 
発表時間 25 
申込先研究会 NLP 
資料番号 IEICE-NLP2016-107 
巻番号(vol) IEICE-116 
号番号(no) no.523 
ページ範囲 pp.7-12 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-NLP-2017-03-07 


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