ファイゲンバウム定数の計算法に基づくカオス最適化手法の初期離散化幅推定法の高速化

カテゴリ: 部門大会

論文No: TC9-6

グループ名: 【C】平成29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: 2017/09/06

タイトル(英語): An efficiency Improvement of the Initial Sampling Parameter Estimation Method based on Feigenbaum constant Computation Method for the Chaotic Optimization Method

著者名: 薗部 達哉(千葉大学),岡本 卓(千葉大学),小圷 成一(千葉大学)

著者名(英語): Tatsuya Sonobe|Takashi Okamoto|Seiichi Koakutsu

キーワード: 大域的最適化|カオス最適化手法|ファイゲンバウム定数|カオス|非線形力学系|Global Optimization|Chaotic Optimization Method|Feigenbaum constant|Chaos|Nonlinear dynamics

要約(日本語): 最適化問題を解く大域的最適化手法の一つであるカオス最適化手法では，初期離散化幅とよばれるパラメータを問題ごとに設定しなければならない。本研究では,　すでに提案されているファイゲンバウム定数の計算法に基づいた初期離散化幅推定法を高速化した手法を提案し，有効性を検証した。その結果，提案手法は従来と同等の解探索性能を維持しながら，計算コストを削減できることを確認した。

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