自己最良位置の混合成分を考慮した粒子群最適化法(スマートパーソナルシステム,一般)
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概要
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粒子群最適化法(Particle swarm optimization: PSO)は,群知能の一種であり,動物の社会的行動を模擬した確率的探索法の一つである.この方法は,概念が非常に単純であり,様々な問題へ比較的容易に適用できることから,近年注目を集めている.しかし,PSOには,探索空間の次元が上がるにつれて探索の効率が悪化するという問題がある.本研究では,各粒子の自己最良位置の混合成分を新たに考慮したPSOを提案する.提案手法では,自己最良位置の適合度に関する重み付き重心を算出し,これを従来のPSOの状態更新法に加えることにより,探索の効率化を図る.提案手法を連続変数最適化のべンチマーク問題に適用し,その有効性を検証する.
- 2011-06-02
著者
-
田向 権
東京農工大学大学院 共生科学技術研究院 先端電気電子部門
-
田向 権
九州工業大学大学院生命体工学研究科
-
久保田 良輔
宇部工業高等専門学校制御情報工学科
-
田向 権
東京農工大学 工学府
-
平川 将司
関西大学総合情報学部
-
田向 権
東京農工大学大学院工学研究院先端電気電子部門
-
久保田 良輔
宇部工業高等専門学校 制御情報工学科
-
田向 権
東京農工大学 大学院 工学府
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