講演名 2007-06-15
進化的Particle Swarm Optimizationの有効性に関する検証テスト(機械学習によるバイオデータマインニング,一般)
章 宏, 石川 眞澄,
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抄録(和) Particle Swarm Optimization(PSO)のパラメータの最適化は大域最適解への探索性能を向上できるため,計算機科学やその応用などの分野においてメタ最適化手法は脚光を浴びている。本稿では,事前知識なしで進化的計算により,与えられた最適化問題に対応するPSOの適切なパラメータ値を系統的に推定できる進化的Particle Swarm Optimization法(EPSO)を提案する。EPSOの有効性を検証するため,一式のベンチマークテスト問題の計算機実験を行い,得られる実験結果に基づき,EPSOの特徴を分析する。
抄録(英) Since optimizing the values of parameters in Particle Swarm Optimization (PSO) can improve its performance of finding a globally optimal solution, meta-optimization methods have received wide attention in computer science and various application disciplines. This paper proposes Evolutionary Particle Swarm Optimization (EPSO) that can systematically estimate appropriate values of parameters in PSO for a given optimization problem by genetic computation without prior knowledge. To demonstrate the effectiveness of EPSO, computer experiments on benchmark problems are carried out. We give experimental results and analyze the features of EPSO.
キーワード(和) 粒子群最適化 / 進化的計算 / 実数コード遺伝的ナルゴリズム / エリート主義戦略 / メタ最適化
キーワード(英) particle swarm optimization / genetic computation / real-coded genetic algorithm / elitism strategy / meta-optimization
資料番号 NC2007-23
発行日

研究会情報
研究会 NC
開催期間 2007/6/7(から1日開催)
開催地(和)
開催地(英)
テーマ(和)
テーマ(英)
委員長氏名(和)
委員長氏名(英)
副委員長氏名(和)
副委員長氏名(英)
幹事氏名(和)
幹事氏名(英)
幹事補佐氏名(和)
幹事補佐氏名(英)

講演論文情報詳細
申込み研究会 Neurocomputing (NC)
本文の言語 ENG
タイトル(和) 進化的Particle Swarm Optimizationの有効性に関する検証テスト(機械学習によるバイオデータマインニング,一般)
サブタイトル(和)
タイトル(英) Verification Test on The Effectiveness of Evolutionary Particle Swarm Optimization
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) 進化的計算 / genetic computation
キーワード(3)(和/英) 実数コード遺伝的ナルゴリズム / real-coded genetic algorithm
キーワード(4)(和/英) エリート主義戦略 / elitism strategy
キーワード(5)(和/英) メタ最適化 / meta-optimization
第 1 著者 氏名(和/英) 章 宏 / Hong ZHANG
第 1 著者 所属(和/英) 九州工業大学 大学院生命体工学研究科 脳情報専攻
Graduate School of Life Science & Systems Engineering Kyushu Institute of Technology
第 2 著者 氏名(和/英) 石川 眞澄 / Masumi ISHIKAWA
第 2 著者 所属(和/英) 九州工業大学 大学院生命体工学研究科 脳情報専攻
Graduate School of Life Science & Systems Engineering Kyushu Institute of Technology
発表年月日 2007-06-15
資料番号 NC2007-23
巻番号(vol) vol.107
号番号(no) 92
ページ範囲 pp.-
ページ数 6
発行日