非線形散逸項を有する Particle Swarm Optimization 法の提案
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概要
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Optimization methods based on meta-heuristics are proposed as a class of global optimization methods, by which the global minimum can be obtained without trapping in local minima. Particle swarm optimization(PSO), which is one of those methods, is known for its high search ability and easy implement. However, it might be difficult to find the global optimum for optimization problems which have a lot of decision variables and local optima. In this paper, we propose three types of new PSO to clear the weak point. One is a model with the nonlinear dissipative term intoroduced by Fujita, Yasuda and Yokoyama(4) to prohibit the search points velocity being zero. The others are models with the nonlinear dissipative term with the pbest or the gbest information to disturb the search around them.
- 2007-05-01
著者
-
安田 恵一郎
首都大学東京
-
相吉 英太郎
慶應義塾大学理工学部
-
安田 恵一郎
東京都立大学
-
村田 秀樹
慶應義塾大学理工学部
-
相吉 英太郎
慶應義塾大学
-
相吉 英太郎
慶応義塾大学
-
安田 恵一郎
首都大学東京大学院
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