講演名 2012-05-28
粒子群最適化法の最良位置参照による解探索性能
進藤 卓也, 神野 健哉,
PDFダウンロードページ PDFダウンロードページへ
抄録(和) 従来の粒子郡最適化法(PSO)における,粒子の移動と解探索方向の決定は,粒子自身が過去に得た最良位置と群れの全粒子の最良位置によって行われる.この様な,過去の経験に基づく学習戦略は,簡単に用いることができる.一方で,より効率的な学習戦略といえる,Orthogonal Learning(OL)を利用してPSOの解探索性能を向上させる手法が提案されている.本稿では,従来のPSOとOLを利用したPSOの解探索性能をベンチマーク関数を用いた,数値実験により比較する.
抄録(英) Movement of particles and the determination of the solution search direction in the conventional particle swarm optimization(PSO) are made by the best position and the best position of all the particles of a swarm which the particle itself obtained in the past. The learning strategy based on such a past experience can be used easily. On the other hand, the technique of raising the solution search performance of PSO is proposed by using Orthogonal Learning(OL) which is a more efficient learning strategy. In this article, the numerical simulation using a benchmarking function compares the solution search performance of the conventional PSO and PSO using OL.
キーワード(和) 粒子郡最適化 / PSO / 直交学習 / 直交実験計画
キーワード(英) particle swarm optimization / pso / orthogonal learning / orthogonal experimental desing
資料番号 NLP2012-30
発行日

研究会情報
研究会 NLP
開催期間 2012/5/21(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 Nonlinear Problems (NLP)
本文の言語 JPN
タイトル(和) 粒子群最適化法の最良位置参照による解探索性能
サブタイトル(和)
タイトル(英) Solution Search Performance by Refer to the Best Position of the Particle Swarm Optimization
サブタイトル(和)
キーワード(1)(和/英) 粒子郡最適化 / particle swarm optimization
キーワード(2)(和/英) PSO / pso
キーワード(3)(和/英) 直交学習 / orthogonal learning
キーワード(4)(和/英) 直交実験計画 / orthogonal experimental desing
第 1 著者 氏名(和/英) 進藤 卓也 / Takuya SHINDO
第 1 著者 所属(和/英) 日本工業大学大学院工学研究科電気工学専攻
Guraduate School of Electical Engineering, Nippon Institute of Technology
第 2 著者 氏名(和/英) 神野 健哉 / Kenya JIN'NO
第 2 著者 所属(和/英) 日本工業大学
Nippon Institute of Technology
発表年月日 2012-05-28
資料番号 NLP2012-30
巻番号(vol) vol.112
号番号(no) 69
ページ範囲 pp.-
ページ数 4
発行日