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J-GLOBAL ID：201702221900323844   整理番号：17A1779551

ランダム離散システムのロバスト制御に基づく粒子群最適化アルゴリズム【Powered by NICT】

Particle Swarm Optimization Algorithm Based on Robust Control of Random Discrete Systems

著者 (6件)： Yang Le ,  He Dakuo ,  Wang Qingkai ,  Luo Jiahuan ,  Huang Yingjie ,  Zhen Zipeng
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICISCE  ページ： 1089-1093  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 粒子群最適化(PSO)アルゴリズムを集団進化に基づくランダム探索法である。現在,研究の収束と探索安定性の大部分は決定論的システムを分析する方法を用いている。がこれらの研究は有益な結果を達成したが,最も重要な特徴であるPSO(粒子群最適化)アルゴリズムのランダム性を無視している。アルゴリズムの複雑さと不確実性はランダム因子の存在に起因した。本論文では,PSO(粒子群最適化)アルゴリズムの確率的要因を考慮し,確率システムのロバスト制御の観点から,離散確率制御システムに基づく新しいPSO(粒子群最適化)アルゴリズムモデルを提案した。モデルのロバスト可制御性解析を行い,ロバスト制御可能な条件と制御則が得られた。これに基づいて,新しい粒子群最適化アルゴリズム,ランダムロバスト制御に基づく粒子群最適化アルゴリズムを提案した。シミュレーション結果は,提案したアルゴリズムの有効性を検証する。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 不確実性 ,  可制御性 ,  *アルゴリズム ,  シミュレーション ,  *ロバスト制御 ,  制御則 ,  確率系 ,  *離散系 ,  確率制御 ,  *ロバスト性
準シソーラス用語： アルゴリズム複雑性 ,  ランダム性 ,  決定論 ,  ランダム探索 ,  *粒子群最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： システム最適化手法  (IA02050Z) ,  発電一般  (NB03010W) ,  数理計画法  (KA03030M) ,  その他のオペレーションズリサーチの手法  (KA03070E)

タイトルに関連する用語 (3件)： 離散システム ,  ロバスト制御 ,  粒子群最適化アルゴリズム