同時摂動を用いたPSOのFPGA実現

山田貴博; 三好誠司; 肥川宏臣; 前田裕

文献

J-GLOBAL ID：201102269920849384 整理番号：11A0598755

同時摂動を用いたPSOのFPGA実現

FPGA Realization of Simultaneous Perturbation PSO

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資料名：
巻： 131 号： 3 ページ： 682-688 (J-STAGE) 発行年： 2011年
JST資料番号： S0810A ISSN： 0385-4221 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)

PSOは優れた大域探索能力を持ち,また,微分の計算を必要としないので,微分不可能な関数であっても最適化が可能である。しかし,関数の局所的な情報を持たないので,探索点が最適値付近に存在している場合であっても,更新により最適値から離れてしまうことがあると考えられる。そこで,PSOに勾配情報のような局所的な情報を加えることで,PSOの探索能力を向上させることができると考えられる。一方,同時摂動最適化法は碓率的勾配法で,パラメータの次元が大きな場合にも評価関数の2回の計算のみで勾配情報を得ることができる。従って,同時摂動による勾配情報をPSOに加えることにより,評価関数の微分値が不要であるというPSOの特徴を損なうことなく勾配情報を用いたPSOを構成することができる。このような観点から,本研究ではPSOと同時摂動最適化法を組み合わせたアルゴリズムを提案した。さらに,これをVHDLで設計し,FPGAに実装することで高速動作とPSOの特徴の一つである探索点の並列処理を実現した。さらに,4つのテスト関数を用いて提案手法の性能を検証した。

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システム最適化手法

引用文献 (11件)：

(1) J. Kennedy and R. Eberhart: “Particle Swarm Optimization”, Proceedings of the IEEE Conference on Neural Networks, Vol. 9, pp. 1942-1948 (1995)
(2) A. P. Engelbrecht: “Fundamentals of Computational Swarm Intelligence”, John Wiley & Sons Ltd (2005)
(3) J. C. Spall: “Multivariable stochastic approximation using a simultaneous perturbation gradient approximation”, IEEE Trans. Automatic Control, Vol. 37, No. 3, pp. 332-341 (1992)
(4) Bo Liu, Ling Wang, and Yi-Hui Jin: “An Effective PSO Based Memetic Algorithm for Flow Shop Scheduling”, IEEE Trans. Systems, Man, and Cybernetics-Part B:Cybernetics, Vol. 37, No. 1 (2007)
(5) V. G. Gudise and G. K. Venayagamoorthy: “Comparison of Particle Swarm Optimization and Backpropagation as Training Algorithms for Neural Networks”, Proc. of the 2003 IEEE Swarm Intelligence Symposium (1995)

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