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J-GLOBAL ID：202102285084394631   整理番号：21A0959909

進化戦略と数値積分を利用した微分モデルパラメータの最適化

Optimization of differential model parameters using evolutionary strategy and numerical integration

著者 (9件)： 板野志郎 (新潟大 農) ,  坂上清一 (農研機構 北海道農業研究セ) ,  小野ほのか (新潟大 農) ,  亀山亜美 (新潟大 農) ,  大和田章生 (新潟大 農) ,  長谷川賢治 (新潟大 農) ,  田中繁史 (新潟大 農) ,  山城秀昭 (新潟大 農) ,  吉田智佳子 (新潟大 農)
資料名： 新潟大学農学部研究報告  (Bulletin of the Faculty of Agriculture, Niigata University)
巻： 73  ページ： 13-19  発行年： 2021年02月 
JST資料番号： F0879A  ISSN： 0385-8634  CODEN： NDNHDH  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)

抄録/ポイント： 自然科学で対象とされるシステムの現象は,微分方程式(微分モデル)で記述されることが多い。しかしながら,微分モデルの解である方程式は得られないことが多く,現象データにモデルを当てはめることを困難にしている。本研究では,進化戦略のアルゴリズムを適用して微分モデルの数値積分を繰り返すことにより,微分モデルを最適化する手法を提示した。工程として,微分モデルのパラメータを正規分布上で変異させて数値積分し,現象データにより適応したパラメータを選択する。この変異と選択の1回の処理を1世代とし,任意の世代数で処理を繰り返すことにより適切なパラメータを探索する。本手法を評価するため,牛の成長と泌乳期乳量のデータにそれぞれGompertzモデルとWoodモデルを当てはめた。両モデルを微分した方程式に本推定法で当てはめた結果と,両モデルに直接Gauss-Newton法で当てはめた結果を比較した。結果として,本推定法を3万世代実施することにより,両モデルともに,Gauss-Newton法で当てはめたものと同程度の精度でほぼ同じパラメータ値を示した。これらのことは,本推定法が微分モデルのパラメータ推定に有効であることを示唆している。ただし,本推定法の精度は世代数とパラメータ変異に利用する正規分布の変動幅に影響を受けることに留意する。(著者抄録)

シソーラス用語： *乳牛 ,  *泌乳量 ,  微分方程式 ,  *最適化手法 ,  遺伝的アルゴリズム ,  パラメータ ,  最適化 ,  モデル ,  数値積分 ,  数学モデル ,  体重増加
準シソーラス用語： 最適化モデル ,  *進化戦略

分類 (2件)： 牛  (FD02020Y) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (5件)： 進化戦略 ,  数値積分 ,  微分 ,  モデルパラメータ ,  最適化