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講演抄録/キーワード
講演名 2018-01-27 09:55
乱数同期方式を用いたPSOの探索性能の改善
佐藤哲也岩井俊哉日大
技報オンラインサービス実施中
抄録 (和) PSOの速度更新則における乱数は次元成分に対して確率的に独立である.この独立性が粒子の速度異方性を生み,変数間依存関係を有する多峰性関数の最小値問題における探索性能を低減させる.一方,異なる速度成分に対する乱数を一致させる乱数同期式をPSOに適用すると,探索性能が低下するが異方性は低減する.本研究では,この探索性能の低下の原因と探索性能への慣性係数Wの依存性を調べるため,様々なベンチマーク関数の最小値問題について乱数同期及び非同期式を適用したPSOで数値実験を行った.その結果,(i)乱数同期式のPSO及びLbest PSOは0.6<W<1.8で高い探索性能を示した.この領域は乱数非同期式PSOの不安定領域を含んでいる (ii) 乱数同期式のPSO及びLbest PSOは乱数非同期式PSOより大域探索性能が高く局所探索性能が低いことが分かった.そこで,我々は,探索過程の最終盤において非同期式PSOに切り替える乱数同期式PSOである“Linked PSO then UL”の数値実験を行い,Linked PSO then ULは変数間依存関係を有する多峰性関数を含めた様々なタイプの関数で高い探索性能を示すことが分かった. 
(英)
キーワード (和) 粒子群最適化 / Lbestモデル / 乱数同期式 / 探索性能 / / / /  
(英) / / / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 117, no. 415, NLP2017-94, pp. 45-50, 2018年1月.
資料番号 NLP2017-94 
発行日 2018-01-19 (NLP) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380

研究会情報
研究会 MBE NC NLP  
開催期間 2018-01-26 - 2018-01-27 
開催地(和) 九州工業大学 
開催地(英) Kyushu Institute of Technology 
テーマ(和) ニューロコンピューティングの実装および人間科学のための解析・モデル化, ME,一般 
テーマ(英) ME, generalImplementation of Neuro Computing,Analysis and Modeling of Human Science, 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 NLP 
会議コード 2018-01-MBE-NC-NLP 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 乱数同期方式を用いたPSOの探索性能の改善 
サブタイトル(和)  
タイトル(英)  
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 粒子群最適化 /  
キーワード(2)(和/英) Lbestモデル /  
キーワード(3)(和/英) 乱数同期式 /  
キーワード(4)(和/英) 探索性能 /  
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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) 佐藤 哲也 / / サトウ テツヤ
第1著者 所属(和/英) 日本大学 (略称: 日大)
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第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 岩井 俊哉 / / イワイ トシヤ
第2著者 所属(和/英) 日本大学 (略称: 日大)
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講演者
発表日時 2018-01-27 09:55:00 
発表時間 25 
申込先研究会 NLP 
資料番号 IEICE-NLP2017-94 
巻番号(vol) IEICE-117 
号番号(no) no.415 
ページ範囲 pp.45-50 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-NLP-2018-01-19 


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