Nelder-Mead法に基づく新しい大域的最適化手法

カテゴリ: 部門大会

論文No: OS7-5

グループ名: 【C】平成20年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集

発行日: 2008/08/20

タイトル(英語): A New Global Optimization Method Based on Nelder-Mead Method

著者名: 小熊 祐司(慶應義塾大学),古林 史裕(慶應義塾大学),相吉英太郎 (慶應義塾大学)

著者名(英語): Yuji Koguma(Keio University),Fumihiro Furubayashi(Keio University),Eitaro Aiyoshi(Keio University)

キーワード: 大域的最適化|メタヒューリスティック|Particle Swarm Optimization|Nelder-Mead法|global optimization|meta-heuristic|Particle Swarm Optimization|Nelder-Mead method

要約(日本語): 連続凸関数の最適化を行う古典的なヒューリスティックな手法として,Nelder-Mead法がある.一方,近年,非凸関数の大域的最適化手法が研究され,なかでもParticle SwarmOptimization(PSO)とよばれるヒューリスティック手法が特に関心を集めている.これらの手法の共通点はいずれも複数の探索点を用いる多点探索法であることである. そこで本研究では,これらの手法を結合力学系モデルとみなした場合,類似した構造を持つことを指摘したうえで,Nelder-Mead法を基にした,非凸関数の大域的最適解を探索する新しい計算モデルを提案し,複数のベンチマーク問題への適用を通して,提案計算モデルの有効性および性質について検討を行う.

PDFファイルサイズ: 4,039 Kバイト