| 講演名 | 2020-03-05 差分進化と粒子群最適化に関する探索性能の比較 章 宏(九工大), |
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| 抄録(和) | 本研究の目的は，差分進化(Differential Evolution, DE)と粒子群最適化(Particle Swarm Optimization, PSO)の探索性能と特性を解明することである．そのために，本稿では両者の探索方法であるDE/rand/1, DE/rand/2, DE/best1, DE/best/2, The PSO, PSOIWとCPSOに対し，それぞれの探索性能と特性を観測・分析する．具体的に，四つのベンチマーク問題を解く計算機実験を実行し，その実験データの結果比較を行った．これにより，各探索方法に関する探索性能と特徴を明らかにした．得られた結論として，The PSOとDE/best/1が最も良い探索性能を有することが確認できた．これらの知見から，今後のDEとPSOの技術展開や改良に関して重要な参考となりうると考える． |
| 抄録(英) | The purpose of this study is to clarify the search performance and characteristics of differential evolution (DE) and particle swarm optimization (PSO). Due to achieve it, the search methods of both, i.e., DE/rand/1, DE/rand/2, DE/best/1, DE/best/2, The PSO, PSOIW, and CPSO, which are observed and analyzed in this paper. Specifically, many computer experiments are carried out to solve four benchmark problems by these search methods. Through the analysis of the obtained experimental data, the search performance and characteristics of them are clarified, respectively.As the obtained conclusion,it is found that DE/best/1 and The PSO have the best search performance. Based on these findings,we believe that it may be an important reference for the development and improvement of DE and PSO technologies in future. |
| キーワード(和) | 群知能 / 進化的計算 / 差分進化 / 粒子群最適化 |
| キーワード(英) | swarm intelligence / evolutionary computation / differential evolution / particle swarm optimization |
| 資料番号 | NC2019-97 |
| 発行日 | 2020-02-26 (NC) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC / MBE |
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| 開催期間 | 2020/3/4(から3日開催) |
| 開催地（和） | 電気通信大学 |
| 開催地（英） | University of Electro Communications |
| テーマ（和） | NC, ME, 一般 |
| テーマ（英） | Neuro Computing, Medical Engineering, etc. |
| 委員長氏名（和） | 庄野 逸(電通大) / 野村 泰伸(阪大) |
| 委員長氏名（英） | Hayaru Shouno(UEC) / Taishin Nomura(Osaka Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 鮫島 和行(玉川大) / 渡邊 高志(東北大) |
| 副委員長氏名（英） | Kazuyuki Samejima(Tamagawa Univ) / Takashi Watanabe(Tohoku Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 吉本 潤一郎(奈良先端大) / 安部川 直稔(NTT) / 伊良皆 啓治(九大) |
| 幹事氏名（英） | Junichiro Yoshimoto(NAIST) / Naotoshi Abekawa(NTT) / Keiji Iramina(Kyushu Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 篠崎 隆志(NICT) / 瀧山 健(東京農工大) / 鈴木 康之(阪大) / 辛島 彰洋(東北工大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Takashi Shinozaki(NICT) / Ken Takiyama(TUAT) / Yasuyuki Suzuki(Osaka Univ.) / Akihiro Karashima(Tohoku Inst. of Tech.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Neurocomputing / Technical Committee on ME and Bio Cybernetics |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 差分進化と粒子群最適化に関する探索性能の比較 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Comparison of Differential Evolution and Particle Swarm Optimization on Search Performance |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 群知能 / swarm intelligence |
| キーワード(2)（和/英） | 進化的計算 / evolutionary computation |
| キーワード(3)（和/英） | 差分進化 / differential evolution |
| キーワード(4)（和/英） | 粒子群最適化 / particle swarm optimization |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 章 宏 / Hiroshi Sho |
| 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：Kyutech) |
| 発表年月日 | 2020-03-05 |
| 資料番号 | NC2019-97 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | NC-453 |
| ページ範囲 | pp.125-130(NC), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2020-02-26 (NC) |