射影型ニューラルダイナミクスを用いた最適化問題の解法

使用投影神经动力学解决优化问题

基本信息

  • 批准号:
    15700189
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 1.09万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
  • 财政年份:
    2003
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    2003 至 2004
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

本研究では、多数の局所解を有する大域的最適化問題に対する、射影法を用いたメタヒューリステック解法についての研究を行った。従来からあった0-1組合せ問題に対するHopfiledネットワークによる解法に着想を得て、それを0-1組み合わせ問題だけでなく、目的関数値が連続値をとるより一般的な大域最適化問題にも適用可能になるように拡張した。特に、Hopfieldネットワークを、ニューラルネットワークの枠組みから離れた非線形最適化の視点から考察し、シグモイド関数の果たす役割をより一般的な射影法で置き換え、また、解の更新方向を一般的な降下方向に広げることでその探索能力を改善し、適用可能な問題の範囲を広げた。また、射影法としてアフィン変換法を選択し探索にかかる計算時間を短縮した。さらに、アフィン変換法にもとづくダイナミクスが、パラメータを適切に選ぶことにより、カオスを生成することを示し、その性質を利用した効率的な解の探索アルゴリズムを提案した。また、そのカオスダイナミクスを利用するにあたり、従来の方法でよく用いられている、アルゴリズムの初期に大域的な探索を行い最終的に局所最適解へ収束するような反復解法の構成法をやめ、大域的探索を行うプロセスと局所探索を行うプロセスに分離した方法(カオス多点探索法)を提案し、局所探索を開始する条件や、より大域的な探索を行えるカオスダイナミクスの生成法を考察した。また、上記各種の提案法を、実際の2次割当問題や上下限制約をもつ多峰連続関数最小化問題に適所し、数値実験を行うことでその有用性を確認した。また、0-1最適化問題については、提案法では連続緩和した問題を解くため、局所探索プロセスの開始条件や、用いる緩和部分問題の選択が非常に重要になる。それらに関しては考えうる各種の方法を比較検討し、適切な方法を考案した。
在本研究中,我们使用投影方法研究了具有许多局部解决方案的全局优化问题的元启发式解决方案。受到使用 Hopfiled 网络解决 0-1 组合问题的传统求解方法的启发,它不仅适用于 0-1 组合问题,而且适用于目标函数值取连续值的更一般的全局优化问题。特别地,我们从神经网络框架出发的非线性优化角度考虑Hopfield网络,用更通用的投影方法代替sigmoid函数所扮演的角色,并将解的更新方向改为通用的下降方向。通过拓宽它,我们提高了它的搜索能力并扩大了它可以应用的问题范围。此外,选择仿射变换方法作为投影方法,以减少搜索所需的计算时间。此外,我们还表明,基于仿射变换方法的动力学通过适当选择参数会产生混沌,并提出了一种利用这一特性的有效解搜索算法。另外,在利用混沌动力学时,我们放弃了传统方法中经常使用的在算法开始时进行全局搜索并最终收敛到局部最优解的构造迭代求解方法的方法,而是采用我们提出了一种将执行局部搜索的过程与执行局部搜索的过程分开的方法(混沌多点搜索方法),并考虑了启动局部搜索的条件以及生成可以执行局部搜索的混沌动力学的方法。更多全局搜索。我们还将上述提出的各种方法应用于实际的二次分配问题和具有上下界约束的多模态连续函数最小化问题,并通过数值实验证实了它们的有效性。此外,对于0-1优化问题,由于所提出的方法解决的是连续松弛问题,因此局部搜索过程的起始条件和要使用的松弛子问题的选择非常重要。我们比较并考虑了各种可能的方法并设计了合适的方法。

项目成果

期刊论文数量(5)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
局所探索プロセスを組み込んだカオスダイナミスによる大域的最適化
使用混沌动力学结合局部搜索过程进行全局优化
アフィン変換法を用いたカオス多点探索法による2次割当問題の最適化
利用仿射变换法混沌多点搜索法优化二次分配问题
アフィン変換法を用いた近似解法の2次割当問題への適用
仿射变换近似解法在二次分配问题中的应用
局所探索プロセスを有するカオスダイナミクスを用いた多峰性関数の最適化
使用混沌动力学和局部搜索过程优化多模态函数
アフィン変換法を用いたダイナミクスにおけるカオス性
使用仿射变换方法研究动力学的混沌性
{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ patent.updateTime }}

巽 啓司其他文献

2次制約正則化を導入したプロトタイプ分類器の学習に対するマージン最大化モデル
用于学习具有二次约束正则化的原型分类器的裕度最大化模型
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    大西 敦也;楠木 祥文;巽 啓司
  • 通讯作者:
    巽 啓司
単語音声と話者映像のずれが視聴覚統合に及ぼす影響
文字音频和演讲者视频之间的差异对视听整合的影响
  • DOI:
  • 发表时间:
    2006
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    平野 良季;傳田 遊亀;中山 雅人;西浦 敬信;Keiji Tatsumi;Keiji Tatsumi;Keiji Tatsumi;Keiji Tatsumi;Keiji Tatsumi;Keiii Tatsumi;Keiji Tatsumi;巽 啓司;由上 隆士;永尾浩之;永尾 治之;田中章浩;津村光美
  • 通讯作者:
    津村光美
探索範囲を調整するシフト不変なGrey Wolf Optimizer
平移不变灰狼优化器调整搜索范围
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    巽 啓司;木下 直
  • 通讯作者:
    木下 直
ステップサイズのスーパーバイザ制御による合意最適化の高速化
通过主管控制步长来加速共识优化
  • DOI:
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    楠木 祥文;林 直樹;畑中 健志;巽 啓司
  • 通讯作者:
    巽 啓司
人間機械協調制御のための操作感推定に関する基礎検討(その2)
人机协同控制操作感估计基础研究(下)
  • DOI:
  • 发表时间:
    2008
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    平野 良季;傳田 遊亀;中山 雅人;西浦 敬信;Keiji Tatsumi;Keiji Tatsumi;Keiji Tatsumi;Keiji Tatsumi;Keiji Tatsumi;Keiii Tatsumi;Keiji Tatsumi;巽 啓司;由上 隆士;永尾浩之;永尾 治之
  • 通讯作者:
    永尾 治之

巽 啓司的其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

{{ truncateString('巽 啓司', 18)}}的其他基金

Development of a bottom-up explainable discriminator construction method and its application to social-infrastructure problems
自下而上的可解释判别器构建方法的开发及其在社会基础设施问题中的应用
  • 批准号:
    23K11248
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 1.09万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
カオスダイナミクスを用いた大域的最適化問題の解法
使用混沌动力学解决全局优化问题
  • 批准号:
    17700236
  • 财政年份:
    2005
  • 资助金额:
    $ 1.09万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Young Scientists (B)

相似海外基金

二次計画問題の狭小な半正定値緩和に基づく多項式最適化の大域的解法の展開
基于二次规划问题的窄正半定松弛的多项式优化全局求解方法的开发
  • 批准号:
    22KJ1307
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 1.09万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for JSPS Fellows
A study on practical algorithms for solving DM optimization problems
解决DM优化问题的实用算法研究
  • 批准号:
    22K11917
  • 财政年份:
    2022
  • 资助金额:
    $ 1.09万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Generalization of global topology optimization using dimension reduction technology
使用降维技术的全局拓扑优化的推广
  • 批准号:
    22K03874
  • 财政年份:
    2022
  • 资助金额:
    $ 1.09万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
東日本大震災の慢性期における高齢者の潜在的嚥下障害に対する実践的介入モデルの開発
东日本大地震慢性期老年人潜在吞咽困难实用干预模型的开发
  • 批准号:
    21K09611
  • 财政年份:
    2021
  • 资助金额:
    $ 1.09万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Development and Implementation of Real World Scale Artificial Evolutionary Algorithms
现实世界规模人工进化算法的开发和实施
  • 批准号:
    20K11967
  • 财政年份:
    2020
  • 资助金额:
    $ 1.09万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
{{ showInfoDetail.title }}

作者:{{ showInfoDetail.author }}

知道了