| 講演名 | 2021-12-17 改良型入れ子構造型粒子群最適化による分岐点導出法の2次元離散力学系への適用 平山 鷹哉(香川大), 松下 春奈(香川大), 黒川 弘章(東京工科大), 高坂 拓司(中京大), |
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| 抄録(和) | 入れ子構造型粒子群最適化（NLPSO）による分岐点導出法には，探索範囲に周期の異なる様々な分岐点が混在する場合において，対象の分岐点導出に失敗する問題点がある．先行研究では，この問題を解決する拡張目的関数を用いた改良型NLPSO による分岐点導出法が提案されているが，1 次元離散力学系に対しての適用例しか示されていない．本報告では，2 次元離散力学系へ改良型NLPSO による分岐点導出法を適用することで，2 次元以上の離散力学系に対する手法の有効性と汎用性を検証する． |
| 抄録(英) | Nested-layer particle swarm optimization (NLPSO) fails to detect a target bifurcation point when various types of bifurcation points with various periods coexist within the search parameter space. In our previous studies, the extended objective function has been proposed to solve this problem. However, it has been only applied to a one-dimensional discrete dynamical system. In this report, we verify the effectiveness and versatility of the extended objective function for discrete dynamical systems of two or more dimensions. |
| キーワード(和) | 分岐点導出 / 分岐解析 / 初期値設定問題 / 離散力学系 / 粒子群最適化 |
| キーワード(英) | Bifurcation point detection / bifurcation analysis / initial value setup problem / discrete-time dynamical systems / particle swarm optimization (PSO) |
| 資料番号 | NLP2021-53 |
| 発行日 | 2021-12-10 (NLP) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLP |
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| 開催期間 | 2021/12/17(から2日開催) |
| 開催地（和） | J:COM ホルトホール大分 |
| 開催地（英） | J:COM Horuto Hall OITA |
| テーマ（和） | NLP，一般 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 高坂 拓司(中京大) |
| 委員長氏名（英） | Takuji Kosaka(Chukyo Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 常田 明夫(熊本大) |
| 副委員長氏名（英） | Akio Tsuneda(Kumamoto Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 松下 春奈(香川大) / 吉岡 大三郎(崇城大) |
| 幹事氏名（英） | Haruna Matsushita(Kagawa Univ.) / Daizaburo Yoshioka(Sojo Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 加藤 秀行(大分大) / 横井 裕一(長崎大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Hideyuki Kato(Oita Univ.) / Yuichi Yokoi(Nagasaki 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） | 改良型入れ子構造型粒子群最適化による分岐点導出法の2次元離散力学系への適用 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Application of bifurcation point detection method by improved nested-layer particle swarm optimization to two-dimensional discrete dynamical systems |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 分岐点導出 / Bifurcation point detection |
| キーワード(2)（和/英） | 分岐解析 / bifurcation analysis |
| キーワード(3)（和/英） | 初期値設定問題 / initial value setup problem |
| キーワード(4)（和/英） | 離散力学系 / discrete-time dynamical systems |
| キーワード(5)（和/英） | 粒子群最適化 / particle swarm optimization (PSO) |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 平山 鷹哉 / Takaya Hirayama |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 香川大学(略称：香川大) Kagawa University(略称：Kagawa Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 松下 春奈 / Haruna Matsushita |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 香川大学(略称：香川大) Kagawa University(略称：Kagawa Univ.) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 黒川 弘章 / Hiroaki Kurokawa |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 東京工科大学(略称：東京工科大) Tokyo University of Technology(略称：Tokyo Univ. of Techology) |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 高坂 拓司 / Takuji Kousaka |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 中京大学(略称：中京大) Chukyo University(略称：Chukyo Univ.) |
| 発表年月日 | 2021-12-17 |
| 資料番号 | NLP2021-53 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | NLP-307 |
| ページ範囲 | pp.48-51(NLP), |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2021-12-10 (NLP) |