| 講演名 | 2013-10-28 カオスダイナミクスに従う粒子群による最適化手法について 山仲 芳和, 坪根 正, |
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| 抄録(和) | 本稿ではカオスダイナミクスに従って動く粒子群による最適化手法を提案する. ヒューリスティックな最適化手法として知られる粒子群最適化(Particle Swarm Optimization, PSO)では, 粒子のダイナミクスに確立要素が含まれる. この確率要素は最適解探索の性能を向上させる一方で, 粒子の振る舞いを理論的に解析することを困難にしている. 本稿ではカオスダイナミクスに従う粒子群を用いることで, 確率要素を含まず, より高い探索性能を示す手法を提案する. また数値実験にて提案手法と確率要素を含む一般的な PSO, 確率要素を含まない PSO モデルを比較する. 比較の結果, 提案手法は特に多峰性関数においてPSO よりも優良な結果を得た. |
| 抄録(英) | We propose Optimizer using Swarm of Chaotic Dynamical Particles. One of well-known heuristic optimization method is Particle Swarm Optimization, PSO. In PSO, the particle follows dynamics that contains stochastic factors. This stochastic factors improve its performance of searching an optimal solution, however, they makes it difficult to theoretically analyze the behavior of particles. In this paper, we propose an optimization method using chaotic dynamics. This method denotes better performance than PSO without any stochastic terms. We compare the proposed method with PSO that contains stochastic elements and deterministic PSO models by some experimental results. As the results, our proposed method denoted better performance than PSO especially for multimodal functions. |
| キーワード(和) | 最適化手法 / カオス / 非線形発信器 |
| キーワード(英) | Optimization methods / chaos / nonlinear oscillators |
| 資料番号 | NLP2013-84 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLP |
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| 開催期間 | 2013/10/21(から1日開催) |
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| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
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| 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) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | カオスダイナミクスに従う粒子群による最適化手法について |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Study on Optimizer using Swarm of Chaotic Dynamical Particles |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 最適化手法 / Optimization methods |
| キーワード(2)（和/英） | カオス / chaos |
| キーワード(3)（和/英） | 非線形発信器 / nonlinear oscillators |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 山仲 芳和 / Yoshikazu YAMANAKA |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 長岡技術科学大学 Nagaoka University of Technology |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 坪根 正 / Tadashi TSUBONE |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 長岡技術科学大学 Nagaoka University of Technology |
| 発表年月日 | 2013-10-28 |
| 資料番号 | NLP2013-84 |
| 巻番号（vol） | vol.113 |
| 号番号（no） | 271 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |