| 講演名 | 2017-03-14 乱数同期更新を用いたランダムサーチPSOの探索性能 酒寄 皓平(日大), 金子 正人(日大), 岩井 俊哉(日大), |
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| 抄録(和) | Particle Swarm Optimization(PSO)は，群知能を利用したメタヒューリスティクスである．通常，PSOは関数最適化問題に適用されるが，単峰性，多峰性及び変数間依存関係など目的関数の性質に探索性能が影響される．特に，変数間依存関係を有する関数の解を探索することは難しい．小熊と相吉は，この困難さはPSO粒子の速度の異方性にあると報告し，異方性を低減するためにLinked Random Modelを提案した．また，彼らは異方性が低減される代わりに，このモデルによって大域探索性能が減少することを報告した．本研究では，大域探索性能を改善したPSOの一手法であるランダムサーチPSO(RS-PSO)にLinked Random Modelを適用して，乱数同期RS-PSOを提案する．様々なタイプのベンチマーク関数の最小値問題の提案手法による数値実験を行い，提案手法が単峰性，多峰性及び変数間依存関係を有する関数に対して高い探索性能を示すことが分かった． |
| 抄録(英) | Particle Swarm Optimization (PSO) is a metaheuristics using the swarm intelligence. Although PSO is usually applied to the function optimization problem, the search capability is influenced by such properties of objective function as unimodal, multimodal and non-separable behaviors. Especially, it is difficult to search a solution for a non-separable objective function. Koguma and Aiyoshi reported that the difficulty was caused by an anisotropy of velocities of PSO particles and proposed Linked Random Model to reduce the anisotropy. They also reported that, instead of reducing the anisotropy, the global search capability decreased by the model. In this study, we propose the random search PSO (RS-PSO) with Linked Random updata by applying linked random model to RS-PSO that is a variant of PSO improved in the global search ability. We perform the numerical simulations of minimization problems of various types of benchmark functions by our proposed model and find that our proposed model shows high search capability for unimodal, multimodal and non-separable functions. |
| キーワード(和) | 粒子群最適化法 / 連続値最適化問題 / ランダムサーチ / レヴィ分布 / 異方性 |
| キーワード(英) | Particle Swarm Optimization / Continuous Optimization Problem / random search / Levy distribution / anisotropy |
| 資料番号 | NLP2016-107 |
| 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） | 乱数同期更新を用いたランダムサーチPSOの探索性能 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Search Capability of Random Search PSO with Linked Random Update |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 粒子群最適化法 / Particle Swarm Optimization |
| キーワード(2)（和/英） | 連続値最適化問題 / Continuous Optimization Problem |
| キーワード(3)（和/英） | ランダムサーチ / random search |
| キーワード(4)（和/英） | レヴィ分布 / Levy distribution |
| キーワード(5)（和/英） | 異方性 / anisotropy |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 酒寄 皓平 / Kouhei Sakayori |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 日本大学(略称：日大) Nhon 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) Nhon 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) Nhon University(略称：Nihon Univ.) |
| 発表年月日 | 2017-03-14 |
| 資料番号 | NLP2016-107 |
| 巻番号（vol） | vol.116 |
| 号番号（no） | NLP-523 |
| ページ範囲 | pp.7-12(NLP), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2017-03-07 (NLP) |