| 講演名 | 2008-02-01 変形PSOによる最適値探索 山崎 快, 金子 智一, 神野 健哉, |
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| 抄録(和) | 近年、Particle Swarm Optimization (PSOと略す)と呼ばれる多点探索型最適化手法が広く注目を集めている。PSOではシステムを構成する複数のエージェントが各自の現在位置での評価関数値を計算する。その計算結果を記憶し、更には群れの中で最適値情報ならびに最適値を与えた位置情報を共有する。これらの情報を基に各エージェントの移動方向を計算し次時点の各エージェントの位置情報を計算する。そして、この新たな探索点で評価関数値を計算する。このようなプロセスを繰り返すことにより群れで最適値を探索するというメタヒューリスティックス手法の一つである。本稿では次時点の位置情報計算するための移動方向導出方法を簡素化した変形PSOを提案する。そして変形PSOが最小値探索能力においてオリジナルPSOよりも優れた能力を発揮することを、Rastrigin's関数、Schwefel's関数という2種類の最適値探索ベンチマーク関数を用いて検証を行う。 |
| 抄録(英) | Recently, Particle Swarm Optimization (abbr. PSO) is paid great attention. PSO is one of the powerful meta-heuristic algorithms for solving global optimization problems. PSO is constructed with some agents. Each agent calculates an evaluation value of its current location. Also, each agent shares an information of a current optimal value of the evaluation function, and the corresponding location of the best agent. By using such information, each agent calulates own moving direction, and the location of next step. Repeating such procedure, the PSO system searches the global optimal value by swarm of agents. In this article, we propose a modified PSO system which calculates simplified moving direction. We clarify that the modified PSO excerts remarkable searching ability by using 2 kinds of benchmark function, namely Rastrigin's function and Schwefel's function. |
| キーワード(和) | 粒子群最適化法 / 最適化 / 多峰性関数 / Rastrigin's関数 / Schwefel's関数 / メタヒューリスティックス |
| キーワード(英) | particle swarm optimization / optimize / multimodal function / Rastrigin's function / Schwefel's function / meta-heuristic algorithm |
| 資料番号 | NLP2007-147 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLP |
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| 開催期間 | 2008/1/25(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） | |
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| 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 | Nonlinear Problems (NLP) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 変形PSOによる最適値探索 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A modified Particle Swarm Optimization to search an optimal value |
| 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） | 最適化 / optimize |
| キーワード(3)（和/英） | 多峰性関数 / multimodal function |
| キーワード(4)（和/英） | Rastrigin's関数 / Rastrigin's function |
| キーワード(5)（和/英） | Schwefel's関数 / Schwefel's function |
| キーワード(6)（和/英） | メタヒューリスティックス / meta-heuristic algorithm |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 山崎 快 / Kai YAMASAKI |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 関東学院大学工学部情報ネット・メディア工学科 Network and Multi-Media Engineering, Faculty of Engineering, Kanto Gakuin University |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 金子 智一 / Tomokadu KANEKO |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 関東学院大学工学部情報ネット・メディア工学科 Network and Multi-Media Engineering, Faculty of Engineering, Kanto Gakuin University |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 神野 健哉 / Kenya JIN'NO |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 関東学院大学工学部情報ネット・メディア工学科 Network and Multi-Media Engineering, Faculty of Engineering, Kanto Gakuin University |
| 発表年月日 | 2008-02-01 |
| 資料番号 | NLP2007-147 |
| 巻番号（vol） | vol.107 |
| 号番号（no） | 478 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 4 |
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