摂動項によるカオスを組み込んだPSO
スポンサーリンク
概要
- 論文の詳細を見る
PSOは、複数のパーティクルが、各々の探索で得た局所的最良解と全体での大域的最良解に基づき、独立して解を探索する多点探索解法である。この方法の求解能力は、主に未探索領域の探索能力に依存する。本研究では、この改善のためにカオス力学系を利用する。ただし、従来のように目的関数と無関係な既知のカオス軌道を用いるのではなく、標準的なパーティクル更新式に摂動項を追加し、2種類の最良解を考慮したカオス的な探索軌道を生成する方法を提案する。
- システム制御情報学会の論文
システム制御情報学会 | 論文
- 文化財の3Dモデリングに対する動画像解析の応用
- 遺伝的アルゴリズムを適用したFuzzy ARTによる2リンクロボットアームの行動獲得の効率化
- 強化学習における状態数を抑制するクラスタリング方法
- 消費者行動のモデル化とマーケティングのカスタマイズ : 顧客データベースを用いたOne to Oneマーケティング(新サービス創造に向けたサービス工学の取り組み)
- 人物像の実時間認識・生成 : 仮想シーンを介したコミュニケーションの実現を目指して (豊かなヒューマンコミュニケーションのための顔とジェスチャの認識・合成技術特集号)