粒子群最適化法の最良位置参照による解探索性能
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概要
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従来の粒子郡最適化法(PSO)における,粒子の移動と解探索方向の決定は,粒子自身が過去に得た最良位置と群れの全粒子の最良位置によって行われる.この様な,過去の経験に基づく学習戦略は,簡単に用いることができる.一方で,より効率的な学習戦略といえる,Orthogonal Learning(OL)を利用してPSOの解探索性能を向上させる手法が提案されている.本稿では,従来のPSOとOLを利用したPSOの解探索性能をベンチマーク関数を用いた,数値実験により比較する.
- 一般社団法人電子情報通信学会の論文
- 2012-05-21
著者
-
神野 健哉
法政大学大学院工学研究科
-
進藤 卓也
日本工業大学大学院工学研究科電気工学専攻
-
神野 健哉
日本工業大学
-
神野 健哉
Faculty Of Engineering Nippon Institute Of Technology
-
進藤 卓也
日本工業大学
-
神野 健哉
日本工大
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