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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2018-06-13 15:25 情報共有付きハイブリッド粒子群オプティマイザの探索性能 ○章 宏（九工大）  NC2018-6 |
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| 抄録 | （和） | 先行研究として，筆者が既に情報共有付き複数の粒子群オプティマイザを提案し，並びに当該手法の探索特徴と有効性を示した．本稿では，異なる性質の粒子群探索の混合効果に着目して，より高い探索能力と多様性を有する粒子多スウォームオプティマイザを開発する．このため，不同な探索特徴の持つハイブリッド粒子群オプティマイザを構築し，さらに情報共有という戦略を取り入れたうえ，情報共有付きハイブリッド粒子群オプティマイザを提案する．ここでのキーアイデアは，情報共有の戦略下で大域的探索と漸近・局所的探索を同時に実施する粒子多スウォーム探索を行うことである．本提案法の探索性能及び効果を明らかにするために，一式のベンチマーク問題を解く計算機実験を行い，その探索特徴と性能効果を検討する． |
| （英） | As an earlier study, author proposed multiple particle swarm optimizers with information sharing, and showed that the methods have good search performance and effectiveness. Due to focus on the mixed effect of different particle swarm search, in this paper, we develop particle multi-swarm optimizers with higher search capability and diversity. For this purpose, it is realized by the configuration of particle multi-swarm with different search features. After constructing the particle swarm optimizers, in addition to incorporating strategies with information sharing, we propose hybrid particle swarm optimizers with information sharing. Here, the key idea is to perform the multi-swarm search that simultaneously take the balance between global search and local search. To clarify the performance and effect of the proposed method by information sharing in the multi-swarm search, computer experiments of a suite of benchmark problems are carried out, we investigate search feature and performance effect from the experimental results obtained. |
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| キーワード | （和） | 群知能 / 粒子群最適化 / 情報共有 / 混合効果 / 探索性能 / / / |
| （英） | swarm intelligence / particle swarm optimization / information sharing / mixed effect / search performance / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 118, no. 80, NC2018-6, pp. 3-8, 2018年6月. | |
| 資料番号 | NC2018-6 | |
| 発行日 | 2018-06-06 (NC) | |
| 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) | |
| PDFダウンロード | NC2018-6 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC IBISML IPSJ-BIO IPSJ-MPS |
| 開催期間 | 2018-06-13 - 2018-06-15 |
| 開催地（和） | 沖縄科学技術大学院大学 |
| 開催地（英） | Okinawa Institute of Science and Technology |
| テーマ（和） | 機械学習によるバイオデータマインニング、一般 |
| テーマ（英） | Machine Learning Approach to Biodata Mining, and General |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NC |
| 会議コード | 2018-06-NC-IBISML-BIO-MPS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 情報共有付きハイブリッド粒子群オプティマイザの探索性能 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | The Search Performance of Hybrid Particle Swarm Optimizers with Information Sharing |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 群知能 / swarm intelligence |
| キーワード(2)（和/英） | 粒子群最適化 / particle swarm optimization |
| キーワード(3)（和/英） | 情報共有 / information sharing |
| キーワード(4)（和/英） | 混合効果 / mixed effect |
| キーワード(5)（和/英） | 探索性能 / search performance |
| 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） | 章 宏 / Hiroshi Sho / ショウ ヒロシ |
| 第1著者 所属（和/英） | 九州工業大学 (略称： 九工大) Kyushu Institute of Technology (略称： KIT) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2018-06-13 15:25:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NC |
| 資料番号 | NC2018-6 |
| 巻番号（vol） | vol.118 |
| 号番号（no） | no.80 |
| ページ範囲 | pp.3-8 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2018-06-06 (NC) |
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