成長木粒子群最適化について
スポンサーリンク
概要
- 論文の詳細を見る
本論文では、粒子群最適化法の新手法としてネットワークの成長と木構造を持つアルゴリズムを提案する。粒子群が準最適解へと収束してしまった場合に、新しい粒子を準最適解より離れた位置に追加する事でネットワークを成長させる。また、ネットワークに木構造を用いる事で問題により粒子間の接続を柔軟に変更する事が出来る。この成長構造を持たせたPSOアルゴリズムの準最適解からの脱出特性、木構造の探索性能を基本的な数値実験を通して検証する。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2009-01-15
著者
関連論文
- A-2-29 成長木PSOの基本特性について(A-2.非線形問題,一般セッション)
- 成長木粒子群最適化について
- PSOを用いたDC/ACインバータのスイッチングの最適化(一般,機械学習によるバイオデータマインニング・生命現象の非線形性,一般)
- 成長型粒子群最適化法について
- A-2-21 並列化DC-DCコンバータのスイッチ則と安定性(A-2.非線形問題,一般セッション)
- スパイキングニューロンに基づくグレイエンコーダーの分岐現象(一般,機械学習によるバイオデータマインニング・生命現象の非線形性,一般)
- A-2-17 デジタルサポートベクターマシンの学習について(A-2.非線形問題,一般セッション)
- 成長木粒子群最適化について
- 拡張-収縮粒子群最適化法の基本特性(光カオス,一般)
- A-2-18 確定的離散ヒステリシスPSOと複数解探索(A-2.非線形問題,一般セッション)
- A-2-13 動径基底ARTネットワークとその応用(A-2.非線形問題,一般セッション)
- A-2-5 鈍感なDIRECTアルゴリズムによる最大電力点探索へのアプローチ(A-2.非線形問題,一般セッション)
- A-2-18 ヒステリシス特性を用いた分割最適化法について(A-2.非線形問題,一般セッション)
- A-1-30 光電変換システムに基づくスイッチ力学系の分岐現象(A-1.回路とシステム,一般セッション)
- D-2-6 動径基底ART系のVehicle Routing Problemへの応用について(D-2.ニューロコンピューティング,一般セッション)
- 個体群に基づく最適化アルゴリズムの最大電力点探索への応用
- 動的バイナリーニューラルネットの学習過程の解析
- A-2-14 ヒステリシス分割最適化法による複数解探索問題について(A-2.非線形問題,一般セッション)
- PSOを用いたDC/ACインバータのスイッチングの最適化
- A-2-10 Radial Basis ARTMAPの改良アルゴリズムの提案(A-2.非線形問題,一般セッション)