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J-GLOBAL ID：200902287997623907   整理番号：08A0317635

パラメータ空間における逐次最適化に基づくParticle Swarm Optimization

Particle Swarm Optimization Based on Successive Optimization in Its Parameter Space

著者 (2件)： QIAN Chen (首都大学東京) ,  安田恵一郎 (首都大学東京)
資料名： 電気学会産業計測制御研究会資料  (Papers of Technical Meeting on Industrial Instrumentation and Control and Mechatronics Control, IEE Japan)
巻： IIC-08  号： 1-18  ページ： 13-18  発行年： 2008年03月03日 
JST資料番号： X0577A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 直接探索型のメタヒューリティクスの1つであるParticle Swarm Optimization(PSO)は,非線形最適化問題を解くための有力な手法であり,多峰性の大域的最適化問題の最適解に適することが分かっている。しかし,PSOは問題・次元に合った適切なパラメータを設定することが難しく,パラメータ設定・調整は試行錯誤的に行われているのが現状である。これらの課題を解決するために,本研究では,次元問題に対する探索能力の低下,問題の種類・次元などに依存した試行錯誤的なパラメータ設定などの課題を解決可能な新たなアプローチとして,解くべき最適化問題に直接的にPSOを適用するのではなく,PSOの持つパラメータ空間の最適化を逐次繰り返すことによる逐次最適化型のPSOを提案する。そして,数値実験を通じて手法の有用性を検証した。本研究の意味は,PSOがどんな高次元でも,低次元問題に帰着できることであり,探索能力の高さと,探索の速さが提案手法の特徴である。

シソーラス用語： *最適化手法 ,  発見的方法 ,  空間 ,  *パラメータ推定 ,  *逐次近似 ,  最適化 ,  関数
準シソーラス用語： *パーティクルスウォーム最適化 ,  パラメータ空間 ,  メタヒューリスティクス ,  大域的最適化 ,  多峰性関数

分類 (1件)： その他のオペレーションズリサーチの手法  (KA03070E)

引用文献 (14件)：

• J. Kennedy and R. C. Eberhart, “Particle Swarm Optimization,” Proceedings of IEEE International Conference on Neural Networks, pp. 1942-1948, 1995.
• R. C. Eberhart and J. Kennedy, “A New Optimizer Using Particle Swarm Theory,” Proceedings of the Sixth International Symposium on Micromachine and Human Science, pp. 39-43, 1995.
• J. Kennedy and R. C. Eberhart, “Swarm Intelligence,” Morgan Kaufmann Publishers, 2001.
• Y. Shi and R. C. Eberhart, “Parameter Selection in Particle Swarm Optimization,” Evolutionary Programming VII: Proceedings of EP 98, pp. 591-600, SpringerVerlag, 1998.
• J. F. Schutte and A. A. Groenwold, “A Study of Global Optimization Using Particle Swarms,” Journal of Global Optimization, Vol.31, pp. 93-108, 2005.

タイトルに関連する用語 (3件)： パラメータ空間 ,  逐次 ,  最適化