Particle Swarm Optimizationの改良とポートフォリオ選択への応用(数値計算, 数理計画法)
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概要
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Particle Swarm Optimization(PSO)は, 鳥の群れや魚の群泳など群れをなして移動する生物の行動パターンから着想を得た集団探索に基づく確率的最適化手法であり, 非線形システムの最適化における様々な問題に応用されている. PSOを改良した手法としてInertia Weights Approach(IWA)とConstriction Factor Approach(CFA)がある. IWAは探索初期には問題空間を大域的に探索し, 終盤では見つかった最良解付近を局所的に探索する手法であり, CFAは速度更新式において, 新たにパラメータを導入した手法である. 本研究では, IWAとCFAを組み合わせたInertia Weights Constriction Factor Approach(IWCFA)と集団における個体の順位に着目したPSO_<Rank>を提案する. また, 関数最適化問題や証券金融分野の中で最も代表的な数理モデルであるポートフォリオ選択問題に応用した結果, PSOはGAより高精度の解を得られ, 提案手法はPSOよりも高精度の解が得られたことを示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2006-01-01
著者
-
木村 春彦
金沢大学大学院自然科学研究科
-
越野 亮
石川工業高等専門学校電子情報工学科
-
村田 裕章
金沢大学
-
木村 春彦
金沢大学大学院自然科学研究科電子情報科学専攻人工知能研究室
-
村田 裕章
石川工業高等専門学校電子情報工学科
-
木村 春彦
金沢大学大学院 自然科学研究科
-
越野 亮
石川工業高等専門学校 電子情報工学科
-
越野 亮
石川工業高等専門学校
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