ネットワーク構造が決定論的PSOに及ぼす影響(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)
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概要
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粒子群最適化法(Particle Swarm Optimization,以下PSOと略す)は近年注目を集めている最適解探索方法の一つである.PSOは非常に短時間で精度良く解を探索することができるが,多くの制御パラメータを有している.これらの制御パラメータによって性能が大きく変化するがパラメータと解探索能力に関しては経験的に設定されているものが殆どであり,パラメータが及ぼす探索能力の影響に関する検討は十分ではない.特に従来のPSOではパラメータを乱数によって設定し,一種の確率論的システムであった.これに対し、我々はこれまでにシステムから乱数要素を取り除いた決定論的PSO(D-PSO)を用い、そのダイナミクスに関して解析を行った。PSOでは群れの中で発見した最良値の情報をどのように伝達するかによってその性能が変わる。本報告では群れの中での情報伝達を行う際のネットワーク構造に着目し、ネットワーク構造と解探索能力との関係について考察する。
- 2010-06-11
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