| 講演名 | 2017-03-14 ゲイン-パラメータを動的に変化させるDPSOの探索性能 橋本 将明(日大), 金子 正人(日大), 岩井 俊哉(日大), |
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| 抄録(和) | Discrete Particle Swarm Optimization(DPSO)は，PSOを離散値最適化問題に適用できるように改良されたメタヒューリスティクスである．DPSOでの粒子の位置と速度の更新則は形式的に粒子の運動の差分方程式で表現されているが，速度成分は対応した位置ベクトル成分の取る値の確率に結びついている．本稿では，更新則における確率の不確定さをコントロールするためにシグモイド関数にゲインパラメータβを導入し，βと大域探索性能の関係を調べ，βの時間スケジューリングを行うことで探索性能が向上するか数値的に調べた．数値実験により次の結果が分かった：(i) βの値が小さいほど大域探索性能が大きい，(ii) βの時間スケジューリング関数については，減少関数に比べて増加関数β(t)は高い探索性能を示す，(iii)時間的に一定なβと指数関数的に増加する下に凸な関数β(t)の探索過程における性質を比べると， β(t)は探索性能と探索速度のバランスの良い探索過程を実現する． |
| 抄録(英) | Discrete Particle Swarm Optimization(DPSO) is a metaheuristics that is improved to apply PSO to the discrete optimization problem. Although the update rule of both particle position and velocity for DPSO is formally represented by difference equations of motion of the particle, the dimensional component of the velocity is connected by a probability of the value that its corresponding component of the position vector takes. In this study, introducing gain parameter β in the sigmoid function to control the degree of uncertainty of the probability in the update rule, we numerically investigate the relation between β and the global search capability and whether time scheduling of β improves search performance. Results of our numerical simulation show as follows: (i) the global search capability increases with decreasing the value of β, (ii) in the case of time scheduling function of β, temporally increasing functions β(t) show the large search capability in comparison with decreasing functions, (iii) as compared between properties of search processes for the temporally constant β and the exponentially increasing downward convex function β(t), β(t) realizes search processes with good balance between the ability to search better solutions and the search velocity. |
| キーワード(和) | 粒子群最適化 / 離散値粒子群最適化 / シグモイド関数 / 時間スケジューリング / 探索性能 / ナップザック問題 |
| キーワード(英) | Particle Swarm Optimization / Discrete Particle Swarm Optimization / sigmoid function / time scheduling / search capability / knapsack problem |
| 資料番号 | NLP2016-106 |
| 発行日 | 2017-03-07 (NLP) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLP |
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| 開催期間 | 2017/3/14(から2日開催) |
| 開催地（和） | ねぶたの家 ワ・ラッセ（青森市） |
| 開催地（英） | Nebuta Museum Warasse |
| テーマ（和） | 一般 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 藤坂 尚登(広島市大) |
| 委員長氏名（英） | Hisato Fujisaka(Hiroshima City Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 安達 雅春(東京電機大) |
| 副委員長氏名（英） | Masaharu Adachi(Tokyo Denki Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 和田 昌浩(甲南大) / 坪根 正(長岡技科大) |
| 幹事氏名（英） | Masahiro Wada(Konan Univ.) / Tadashi Tsubone(Nagaoka Univ. of Tech.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 麻原 寛之(岡山理科大) / 橘 俊宏(湘南工科大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Hiroyuki Asahara(Okayama Univ. of Science) / Toshihiro Tachibana(Shonan Inst. of Tech.) |
| 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） | ゲイン-パラメータを動的に変化させるDPSOの探索性能 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Search Capability of DPSO with Dynamically Varying Gain-Parameter |
| 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） | 離散値粒子群最適化 / Discrete Particle Swarm Optimization |
| キーワード(3)（和/英） | シグモイド関数 / sigmoid function |
| キーワード(4)（和/英） | 時間スケジューリング / time scheduling |
| キーワード(5)（和/英） | 探索性能 / search capability |
| キーワード(6)（和/英） | ナップザック問題 / knapsack problem |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 橋本 将明 / Nobuaki Hashimoto |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 日本大学(略称：日大) Nihon University(略称：Nihon Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 金子 正人 / Masato Kaneko |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 日本大学(略称：日大) Nihon University(略称：Nihon Univ.) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 岩井 俊哉 / Toshiya Iwai |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 日本大学(略称：日大) Nihon University(略称：Nihon Univ.) |
| 発表年月日 | 2017-03-14 |
| 資料番号 | NLP2016-106 |
| 巻番号（vol） | vol.116 |
| 号番号（no） | NLP-523 |
| ページ範囲 | pp.1-6(NLP), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2017-03-07 (NLP) |