2024-03-28T19:32:51Zhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_oaipmhoai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:001627372023-11-17T02:17:36Z06504:08672:08736
ESを用いたPSOのパラメータの最適化とその分析jpn人工知能と認知科学http://id.nii.ac.jp/1001/00162703/Conference Paperhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_action_common_download&item_id=162737&item_no=1&attribute_id=1&file_no=1Copyright (c) 2016 by the Information Processing Society of Japan筑波大筑波大筑波大佐久間, 司Claus, Aranha狩野, 均Particle Swarm Optimization (PSO)のパラメータが、探索挙動に与える影響を分析する。PSOは、1995年にKennedyとEberhartによって提案された、魚や鳥の群れをモデルにした多点探索手法である。PSOには複数のパラメータが存在し、パラメータの選択が探索能力に大きな影響を与える。本研究では、様々なN変数の関数最適化問題を解くPSOのパラメータを、Evolution Strategy (ES)を用いて最適化する。その最適化したパラメータとN変数の関数最適化問題との相関を観察することで、PSOのパラメータが探索挙動に与える影響の分析を行う。AN00349328第78回全国大会講演論文集201614254262016-03-102016-05-19