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J-GLOBAL ID：201202204898536434   整理番号：12A0097300

確率的最適化の設計技術と適用技術

Designing Stochastic Optimization Algorithms for Real-world Applications

著者 (3件)： 染谷博司 (統計数理研究所) ,  半田久志 (岡山大学大学院自然科学研究科 産業創成工学専攻) ,  小圷成一 (千葉大学大学院工学研究科 人工システム科学専攻)
資料名： 電気学会論文誌 C  (IEEJ Transactions on Electronics, Information and Systems)
巻： 132  号： 1  ページ： 2-5 (J-STAGE)  発行年： 2012年 
JST資料番号： S0810A  ISSN： 0385-4221  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 解説  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 確率的最適化アルゴリズムは,複雑かつ不確実な最適化対象にも有効な最適化技術として期待が高まっており,最適化原理を理解しアルゴリズムを設計する技術,対象問題への適用技術などについて活発に研究が進められている。本稿では,確率的最適化と機械学習の統計的設計と応用を理解するための解説のひとつとして,確率的最適化アルゴリズムの設計技術および適用技術に関する近年の動向を述べる。最初に,近年,学術雑誌や講演論文集等に発表された研究成果から,特に注目すべきと思われる理論や設計技術として,粒子群最適化手法,遺伝的アルゴリズム,分布推定アルゴリズム等に関する新しい成果を報告する。つぎに,実問題を想定した性能評価への取り組みや。実開題に適用するための設計論的な工夫について研究事例を紹介し,最後に将来展望を述べる。

シソーラス用語： *技術展望 ,  *アルゴリズム ,  方法論 ,  *進化的計算 ,  人工知能 ,  最適化手法 ,  タブー探索 ,  *応用研究 ,  遺伝的アルゴリズム ,  確率的方法 ,  群知能 ,  粒子群最適化
準シソーラス用語： *最適化アルゴリズム

分類 (1件)： システム最適化手法  (IA02050Z)

引用文献 (39件)：

• (1) ソフトコンピューティングの新展開とその産業応用調査専門委員会(委員長 小圷成一)(編):ソフトコンピューティングの新展開とその産業応用,電気学会技術報告,No. 1151, 電気学会 (2009)
• (2) 情報知能システムとその産業応用調査専門委員会(委員長 飯間等)(編):Particle Swarm Optimizationと情報知能産業システム,電気学会技術報告,No. 1217, 電気学会 (2011)
• (3) 増田和明・栗原謙三:「全体最良解更新状況に応じた探索特性調節機構をもたせた新型Particle Swarm Optimizationモデル」,電学論C,Vol. 130, No. 4, pp. 573-579 (2010)
• (4) R. Poli: “Mean and Variance of the Sampling Distribution of Particle Swarm Optimizers During Stagnation”, IEEE Trans. Evolutionary Computation, Vol. 13, No. 4, pp. 712-721 (2009)
• (5) 小熊祐司・相吉英太郎:「乱数係数をもつParticle Swarm Optimizationの力学系に対する統計的安定性解析」,電学論C,Vol. 131, No. 5, pp. 1020-1030 (2011)

タイトルに関連する用語 (2件)： 確率的最適化 ,  設計