Concurrent Differential Evolutionの不確実性下の最適化問題に対する適用

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: ST11029

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 システム研究会

発行日: 2011/12/03

タイトル(英語): Concurrent Differential Evolution For Uncertain Optimization Problems

著者名: 田川 聖治(近畿大学)

著者名(英語): Tagawa Kiyoharu(Kinki University)

キーワード: 最適化|進化計算|差分進化|不確実性下の最適化問題|並行プログラム|マルチコアＣＰＵ|Optimization|Evolutionary Computation|Differential Evolution|Uncertain Optimization Problem|Concurrent Program|Multi-core CPU

要約(日本語): 本稿では、マルチコアCPUを対象としたDE（Differential Evolution）の並行プログラムであるCDEを示した後に、CDEを不確実性下の最適化問題に適用する。不確実性下の最適化問題では、目的関数値をモンテカルロ法で評価するため、その計算に時間を要する。そこで、目的関数値の平均値と標準偏差を利用することで、CDEにおける目的関数値の評価回数を削減する手法を新たに提案し、その有効性を計算機実験によって確認する。

要約(英語): In this paper, a concurrent program of Differential Evolution (DE), which is called Concurrent Differential Evolution (CDE) and executed on a multi-core CPU, is described. Furthermore, CDE is revised to reduce the computational time for solving optimization problems in the presence of a wide range of uncertainties. The results of numerical experiments conducted on several uncertain optimization problems show that the computational time of the revised CDE is apparently shorter than that of the conventional CDE.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 911 Kバイト