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J-GLOBAL ID：201102257905560035   整理番号：11A0814591

Particle Swarm Optimizationと情報知能産業システム

Particle Swarm Optimization and Computational Intelligence Techniques for Industrial Systems

資料名： 電気学会技術報告
号： 1217  ページ： 67P  発行年： 2011年03月01日 
JST資料番号： S0378A  ISSN： 0919-9195  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： システム工学は,電気,情報,機械,化学,経済などの多くの分野で用いられる基盤技術である。しかし,近年のシステムはより大規模,複雑になっているので,従来の方法でシステムを設計することが困難なものとなってきており,新しいシステム設計方法の開発が必要とされている。近年,群知能,進化,適応,創発といった知能的な要素技術を導入する最適化法・機械学習法が大規模・複雑システムの設計に有用であることが知られてきており,本技術報告ではこれらの方法を情報知能的アルゴリズムと呼んでいる。本技術報告は,情報知能的アルゴリズムを用いたシステム設計法とその産業応用事例を系統的にとりまとめたものである。具体的には,Particle Swarm Optimization(PSO),パルスニューラルネットワーク,マルチエージェントシステム,人工免疫システム,強化学習,Differential Evolution,サポートベクトルマシンなどのアルゴリズムと,ロボット制御,プラント最適運用,環境問題,送水運用支援システムなどへの応用例を取り上げている。特にPSOに関しては,いくつかの代表的なアルゴリズム,階層構造の概念を導入したPSO,制約を有する問題に対するPSOを取り上げるとともに,機械学習への応用例をまとめている。(著者抄録)

シソーラス用語： *情報産業 ,  *人工知能 ,  システム工学 ,  *システム設計 ,  *大規模系 ,  *複合系 ,  機械学習 ,  *最適化 ,  ニューラルネットワーク ,  マルチエージェントシステム ,  計算機利用システム ,  強化学習 ,  サポートベクトルマシン ,  制御
準シソーラス用語： パルスニューラルネットワーク ,  プラント制御 ,  ロボット制御 ,  人工免疫システム ,  *粒子群最適化

分類 (2件)： システム最適化手法  (IA02050Z) ,  人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (114件)：

• (1)J.Kennedy and R. C. Eberhart:Swarm Intelligence, MorganKaufmann Publishers, San Francisco(2001)
• (2)相吉英太郎,安田恵一郎編著:メタヒューリスティクスと応用,オーム社(2007)
• (3)J.Kennedy and R. C. Eberhart:"Particle Swarm Optimization",Proc. IEEE Int. Conf. on Neural Networks, pp.1942-1948(1995)
• (4)R.C. Eberhart and J. Kennedy:"A New Optimizer using ParticleSwarm Theory", Proc. the Sixth Int. Symp. on Micromachine andHuman Science, pp.39-43(1995)
• (5)Y.Shi:"Particle Swarm Optimization", IEEE Connections, Vol.2,No.1,pp.8-13(2004)

タイトルに関連する用語 (2件)： 知能 ,  産業