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J-GLOBAL ID：201802272341598499   整理番号：18A0360265

動的環境下でのセンサ付き粒子群オプティマイザの探索特徴

The Search Feature of Particle Swarm Optimizer with Sensors in Dynamic Environment

著者 (1件)： 章宏 (九州工大 大学院生命体工学研究科)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 117  号： 417(NC2017 50-66)  ページ： 77-82  発行年： 2018年01月19日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  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： 動的環境下で粒子群オプティマイザの探索を実施するには,先行研究として著者が三つのセンサ付き粒子群オプティマイザ,即ち,particle swarm optimizer with sensors(PSOS),particle swarm optimizer with inertia weight with sensors(PSOIWS)とcanonical particle swarm optimizer with sensors(CPSOS)を提案した。本稿では,これらの方法を用いてより良い探索性能と効率化を実現するため,得られる探索情報とセンサ情報を生かし,変動する最良解(移動目標)の最もベストの移動位置を決定する。これに基づいて速やかに移動目標を追跡することができる。シミュレーション実験において,センサの設定パラメータ(個数,感知距離)を変化させて,変速II型の追跡問題に対して各方法の探索特徴を調べる。結果分析により,PSOIWSとCPSOS方法の顕著な追跡能力を明らかにする。(著者抄録)

シソーラス用語： 環境 ,  *センサ ,  *最適化 ,  人工知能 ,  性能 ,  移動体 ,  シミュレーション
準シソーラス用語： *動的環境 ,  *粒子群最適化 ,  群知能 ,  探索性能 ,  移動目標 ,  追跡問題

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  数値計算  (JE02000J)

引用文献 (15件)：

• T.M. Blackwell, ′′Swarms in dynamic environments,′′ Proceedings. of the 2003 Genetic and Evolutionary Computation Conference, LNCS, pp.1-12, 2003.
• M. Clerc and J. Kennedy, ′′The particle swarm-explosion, stability, and convergence in a multidimensional complex space,′′ IEEE Transactions on Evolutionary Computation, vol.6, no.1, pp.58-73, 2000.
• M. Clerc, Particle Swarm Optimization, Hermes Science Pubns, UK, 2006.
• X. Cui and T.E. Potok, ′′Distributed Adaptive Particle Swarm Optimizer in Dynamic Environment,′′ IEEE International Parallel and Distributed Processing Symposium, pp.1-7, Long Beach, CA, 26-30, Mar. 2007.
• R.C. Eberhart and Y. Shi, ′′Comparing inertia weights and constriction factors in particle swarm optimization,′′ Proceedings of the 2000 IEEE Congress on Evolutionary Computation, vol.1, pp.84-88, San Diego, CA, 2000.

タイトルに関連する用語 (3件)： 動的環境 ,  粒子群 ,  探索