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J-GLOBAL ID：201902230431874482   整理番号：19A1960204

非線形マップ最適化の探索特性【JST・京大機械翻訳】

Search Property of Nonlinear Map Optimization

著者 (3件)： Jin’no Kenya (Department of Intelligence Systems, Tokyo City University, Tokyo, JAPAN) ,  Sasaki Tomoyuki (Department of Information Science, Shonan Institute of Technology, Tokyo, JAPAN) ,  Nakano Hidehiro (Department of Computer Science, Tokyo City University, Tokyo, JAPAN)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： CEC  ページ： 3213-3220  発行年： 2019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)アルゴリズムの解探索能力を改善するために,非線形マップ最適化(NMO)を提案した。NMOはPSOベースのスウォーム知能アルゴリズムの一つである。PSOから確率的因子を除去し,その解探索挙動を解析し,PSOの解探索特性の本質的動力学のみを抽出する,正準決定論的システムPSO(CD-PSO)を以前に提案した。CD-PSOの動力学はPSOの基本動力学を記述するが,CD-PSOの解探索性能はPSOより非常に劣っている。原因の一つは探索点の分布である。PSOの探索点分布は確率的因子に依存して正規分布形状を持つが,決定論的システムであるCD-PSOの探索点分布は正規分布に類似していない。CD-PSOの探索点分布を改善するために,修正CD-PSOを提案した。修正CD-PSOに基づいて,著者らは,探索点が非線形写像によって引き出されるNMOアルゴリズムを提案した。本論文では,NMOの解探索特性を明らかにした。探索点の分布は正規分布形状と類似している。また,NMOの非線形写像は,パラメータに依存する非線形性による複雑な挙動を導く。これらの特性は,PSOと比較して改善されるNMOの局所探索能力をもたらす。また,PSOに類似した群れ内の情報交換はグローバル探索能力に関連する。NMOは局所探索と大域探索を別々に考慮することができるので,解探索能力は従来のPSOよりも単一モード関数で改善できる。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  非線形性 ,  写像 ,  *最適化 ,  単一モード ,  近傍探索法 ,  正規分布 ,  情報交換 ,  スウォーム
準シソーラス用語： 決定論 ,  解探索 ,  粒子群最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  電子航法一般  (ND14010O) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  飛しょう体用電子航法  (ND14030K) ,  無線通信一般  (ND08010L)

タイトルに関連する用語 (4件)： 非線形 ,  マップ ,  最適化 ,  探索特性