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35
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(
2025-02-16
00:53 集計
)
Permalink : https://hdl.handle.net/10114/9532
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説明
丸山 一紀
pdf
2.75 MB
68
論文情報
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アイテムタイプ
学位論文
タイトル
衝突粒子群最適化法とその複数解問題への応用
著者
著者名
丸山, 一紀
著者名
MARUYAMA, Kazuki
言語
jpn
発行年
2014-03-24
著者版フラグ
Not Applicable (or Unknown)
学位授与年月日
2014-03-24
学位名
修士(工学)
学位授与機関
機関名
法政大学 (Hosei University)
内容記述
工学研究科電気工学専攻; 指導教授: 斎藤利通
抄録
粒子群最適化法 (Particle Swarm Optimizers, PSO) は鳥の群れや魚群のような生物群の振る舞いを基に考案された最適化手法の一種である.生物群は粒子群にモデル化され,粒子をエージェントとした粒子間の相互作用で探索を行う.その概念とアルゴリズムの簡潔さ,動作の柔軟さ,多様な改良の可能性,幅広い応用,などから注目を集めている.PSO には種々の応用が提案されているが,本論文では “離散力学系の複数周期点探索” に的を絞る.これを複数解問題 (複数の最適値を有する目的関数) と見なし,幾つかのアルゴリズムを提案する.まず初めに PSO に “粒子の鈍感さ” と “粒子間の衝突” を持つアルゴリズム (鈍感衝突粒子群最適化法,ICPSO) について考察する.この手法は粒子群の収束を “鈍感” により遅延させ,収束後は “衝突” により粒子を拡散することにより,複数解問題での解探索を実現することを目的としている.適度な鈍感さと衝突を与えることは効果的な複数解探索を可能とした.次に,衝突の近傍を考慮した PSO(衝突粒子群最適化法,CPSO) を考察する.粒子に “衝突のための近傍領域” を持たせることにより,粒子の動きに更なる多様性を付与することを可能とした.最後に,多目的最適化問題と複数解問題の両者に対して有効な PSO(多目的衝突粒子群最適化法) を考察する.複数解探索を行うと同時に,複数の目的関数を同時に最適化する.これにより複数存在する周期点を求めると同時に,周期点の周期を分類することを可能とした.いずれの PSO もディジタル PSO であり,離散空間での探索を行う点が従来の PSOとは異なる.加えて乱数パラメータ等の確率的な要素を含まない,決定論的な PSO である.このような特長は,計算コストの削減に寄与すると共にハードウェア化に貢献する可能性が示唆される.
The particle swarm optimizers (PSO) is a population-based paradigm for solving optimization problems inspired by flocking behavior of living beings. The particles communicate each other in the swarm. The PSO is simple in concept, is easy to implement and has been applied to optimization problems in various systems. Various applications of the PSO have been proposed. However, we focus on the ”search of multiple periodic points of discrete dynamical systems”. We regard this problem as multi-solution problems (MSP), and propose several algorithms. First, we consider including the “inter-particle collision” and “insensitivity”. This method delays the convergence of the particles by the insensitivity, and spreads the particle swarm by “inter-particle collision”. The collision and insensitivity can be effective to make a variety of swarm diversity for the MSP, if the control parameters are selected suitably. Second, we consider the collision particle swarm optimizer with a concept of vicinity area of particle. Particles have “vicinity” area for inter-particle collision. It is effective to enlarge the particle diversity. Finally, we consider the new CPSO that is effective both multi-objective problem (MOP) and MSP. The CPSO can solve MSP and can optimize MOP. These PSOs are discrete and deterministic. They search solutions on a discrete search space and do not contain stochastic parameters. It is different from the conventional PSOs. Such deterministic systems are useful from viewpoints of reproducibility and simplicity.
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