Lagrange関数法と離散化勾配系カオスモデルを用いた制約条件付き最適化

カテゴリ: 部門大会

論文No: OS7-8

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): Constrained Optimization using the Lagrangian Method and the Discrete Gradient Chaos Model

著者名: 岡本 卓(千葉大学),平田 廣則(千葉大学)

著者名(英語): Takashi Okamoto(Chiba University),Hironori Hirata(Chiba University)

キーワード: 制約条件付き最適化|カオス|Lagrange関数法|勾配系|Constrained Optimization|Chaos|Lagrangian Method|Graident System

要約(日本語): 本研究では,Lagrange関数法と離散化勾配系カオスモデルを用いた制約条件付き最適化手法を提案する。本手法では,まず,制約条件付き最適化問題をLagrange双対問題に変換した上で,双対問題の鞍点解への収束を図る離散化勾配系モデルを構築する。つぎに,この勾配系モデルが,安定的に鞍点解へ収束するための条件を導出し,収束するための条件が,Lagrange関数の決定変数に関するヘッセ行列のみに依存することを示す。そして,この勾配系モデルの収束性を改善するために,探索履歴中の最良点との結合を用いた改良手法を提案し,さらに,離散化幅の調整により軌道を不安定化させることでカオス的探索を実現する。

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