| 講演名 | 2019-09-23 並列計算を行う粒子群最適化アルゴリズムの提案 佐伯 逸人(鈴鹿高専), 多湖 悠起(鈴鹿高専), 生田 智敬(鈴鹿高専), |
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| 抄録(和) | 本研究では，並列的に動作する粒子群最適化アルゴリズムの提案する．一般的な粒子群最適化では，すべてのエージェントがグローバルベストとローカルベストに引き寄せられながら解探索を行う．本アルゴリズムでは，エージェントを複数のグループに分け，決まったタイミングのみグループ間でそれぞれのグローバルベストを交換する．異なるグループが発見した解に対して引き寄せられながら探索を行うことで，それまでの探索範囲から離れた位置の探索が可能となり局所解の影響を緩和することができる．また，各グループの実行は完全に独立した環境で実行されるため，グループを増やすごとに必要なメモリ量や計算速度を向上させることが可能である．実際に，ベンチマーク関数を用いて提案アルゴリズムが優れた解探索能力及び計算速度を示すことを明らかにする． |
| 抄録(英) | In this study, we propose a novel particle swarm optimization introducing a parallel computing (PCPSO). We divide the particles to any groups. Each particle group searches a solution independent each other. In the original PSO, the particles gather to the global best and the local best. We introduce the other best which is the global best in the other particle group. In addition, the other best is updated at constant time. The PCPSO is influenced by three components for searching better solution. We confirm that the PCPSO obtain the ability of escaping out from the local minima and decreasing computation time by using some benchmark functions. |
| キーワード(和) | 粒子群最適化 / 並列化 / 局所解 |
| キーワード(英) | Particle swarm optimization / Parallel computing / Local minimum |
| 資料番号 | NLP2019-44 |
| 発行日 | 2019-09-16 (NLP) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLP |
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| 開催期間 | 2019/9/23(から2日開催) |
| 開催地（和） | 高知県立大学 永国寺キャンパス |
| 開催地（英） | Eikokuji Campus, University of Kochi |
| テーマ（和） | 一般 |
| テーマ（英） | etc. |
| 委員長氏名（和） | 黒川 弘章(東京工科大) |
| 委員長氏名（英） | Hiroaki Kurokawa(Tokyo Univ. of Tech.) |
| 副委員長氏名（和） | 夏目 季代久(九工大) |
| 副委員長氏名（英） | Kiyohisa Natsume(Kyushu Inst. of Tech.) |
| 幹事氏名（和） | 木村 貴幸(日本工大) / 立野 勝巳(九工大) |
| 幹事氏名（英） | Takayuki Kimura(Nippon Inst. of Tech.) / Katsumi Tateno(Kyushu Inst. of Tech.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 島田 裕(埼玉大) / 佐村 俊和(山口大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Yutaka Shimada(Saitama Univ.) / Toshikaza Samura(Yamaguchi Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Nonlinear Problems |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 並列計算を行う粒子群最適化アルゴリズムの提案 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Proposal of Particle Swarm Optimization based on Parallel Computing |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 粒子群最適化 / Particle swarm optimization |
| キーワード(2)（和/英） | 並列化 / Parallel computing |
| キーワード(3)（和/英） | 局所解 / Local minimum |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 佐伯 逸人 / Hayato Saiki |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 鈴鹿工業高等専門学校(略称：鈴鹿高専) National Institute of Technology Suzuka College(略称：NIT, Suzuka College) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 多湖 悠起 / Yuuki Tago |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 鈴鹿工業高等専門学校(略称：鈴鹿高専) National Institute of Technology Suzuka College(略称：NIT, Suzuka College) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 生田 智敬 / Chihiro Ikuta |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 鈴鹿工業高等専門学校(略称：鈴鹿高専) National Institute of Technology Suzuka College(略称：NIT, Suzuka College) |
| 発表年月日 | 2019-09-23 |
| 資料番号 | NLP2019-44 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | NLP-209 |
| ページ範囲 | pp.45-50(NLP), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2019-09-16 (NLP) |