Theoretical analysis of canonical deterministic PSO and the development of itsapplications

典型确定性粒子群算法的理论分析及其应用进展

• 批准号: 22560389
• 负责人: JINNO Kenya
• 金额: $ 2.66万
• 依托单位: Nippon Institute of Technology
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2010
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2010 至 2012
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22560389/
• 关键词: 非線形理論; 回路; 粒子群最適化; 決定論的; 固有値; グラフ理論; 平均頂点間距離; ネットワーク構造; 最適化問題; 電子回路; 正準形; DC-ACインバータ; 適応フィルタ; センサーネットワーク

A particle swarm optimization (PSO) system is one of the powerful systems for solving global optimization problems. The PSO algorithm can search an optimal value of a given evaluation function quickly compared with other proposed meta-heuristics algorithms. The conventional PSO system contains some random factors, therefore, the dynamics of the system can be regarded as stochastic dynamical systems. In order to analyze the dynamics rigorously, some papers pay attention to deterministic PSO systems which does not contain any stochastic factors. According to these results, the eigenvalues of the system impinge on the dynamics of the particles. Depending on the parameter, the searching ability of the deterministic PSO is decreased. In order to overcome this, we propose a canonical deterministic PSO which can control its eigenvalues easily, and can improve the searching ability. We confirmed relation between the eigenvalues and the searching ability of the optimal value from some numerical experiments.

粒子群优化（PSO）系统是解决全局优化问题的强大系统之一。与其他提出的元式算法相比，PSO算法可以迅速搜索给定评估功能的最佳值。常规的PSO系统包含一些随机因素，因此，系统的动力学可以视为随机动力学系统。为了严格分析动力学，一些论文会注意确定性PSO系统，该系统不包含任何随机因素。根据这些结果，系统的特征值影响了粒子的动力学。根据参数，确定性PSO的搜索能力降低。为了克服这一点，我们提出了一个规范的确定性PSO，可以轻松控制其特征值，并可以提高搜索能力。我们确认了特征值与从某些数值实验中最佳值的搜索能力之间的关系。

项目成果

ヒステリシス分割最適化法による複数解探索問題について

关于使用滞环分割优化方法的多解搜索问题

• 发表时间: 2012
• 作者: 久保田 将史;神野 健哉;斎藤 利通
• 通讯作者: 斎藤 利通

A Relationship between Network Structures of PSO and its Performance

PSO网络结构与其性能的关系

• 发表时间: 2010
• 作者: T.Tsujimoto;T.Shindo;K.Jin'no
• 通讯作者: K.Jin'no

PSOに基づくブラインド信号分離におけPSOに基づくブラインド信号分離における分布誤差の影響について

基于PSO的盲信号分离中分布误差的影响

• 发表时间: 2013
• 作者: 木許 雅則;冨田 翔矢;神野 健哉
• 通讯作者: 神野 健哉

On a Reacceleration Mechanism for Particle Swarm Optimizer

粒子群优化器的再加速机制研究

• 发表时间: 2011
• 期刊: Journal of Signal Processing
• 作者: 小川大輔;工藤栄亮;Yohei Katsuyama and Kaoru Arakawa;Takuya Shindo Kenya Jin'no
• 通讯作者: Takuya Shindo Kenya Jin'no

粒子群最適化法の最良位置参照による解探索性能

粒子群优化方法中使用最佳位置参考的解搜索性能

• 发表时间: 2012
• 作者: 進藤 卓也;神野 健哉
• 通讯作者: 神野 健哉