講演抄録/キーワード |
講演名 |
2021-06-11 13:30
差分進化による離散力学系における分岐点探索の性能調査 ○安達 良・松下春奈(香川大)・黒川弘章(東京工科大)・高坂拓司(中京大) NLP2021-6 CCS2021-6 |
抄録 |
(和) |
力学系において分岐現象の解析は非常に重要であり,様々な分岐点導出法が提案されている.その中でも勾配情報を用いない分岐点導出法として,入れ子構造型粒子群最適化(NLPSO)が提案されている.NLPSOは勾配情報を用いないメタヒューリスティックな最適化手法である粒子群最適化(PSO)から構成されている.しかし,PSOは解候補の更新の際に改悪する場合も更新を許してしまう為,計算に時間がかかってしまう.そこで,改悪する場合は更新を許さない差分進化(DE)を用いて,新たな分岐点探索手法入れ子構造型差分進化(NLDE)を提案し,その離散力学系における性能を調査する. |
(英) |
Nested particle swarm optimization (NLPSO) has been proposed as a bifurcation point derivation method that doesnot use gradient information. NLPSO consists of PSO, which is a metaheuristic optimization method and requires no gradientinformation. However, PSO allows the update in the worse direction when updating the solution candidates, so the calculationtakes time. This study proposes a new bifurcation point search method, Nested-Layer Differential Evolution (NLDE), usingDE that does not allow deterioration, and investigates its performance. |
キーワード |
(和) |
分岐点探索 / 分岐解析 / 離散力学系 / 粒子群最適化 / 差分進化 / / / |
(英) |
Bifurcation point detection / Bifurcation analysis / Discrete-time dynamical systems / Particle swarm optimization / Differential evolution / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 121, no. 61, NLP2021-6, pp. 24-27, 2021年6月. |
資料番号 |
NLP2021-6 |
発行日 |
2021-06-04 (NLP, CCS) |
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) |
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