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Development of Integrated Global Optimization Method Combining Adaptive Evolution Mechanism with Modeling Technique

自适应进化机制与建模技术相结合的综合全局优化方法的发展

基本信息

批准号：
19560450
负责人：
YASUDA Keiichiro
金额：
$ 2.91万
依托单位：
Tokyo Metropolitan University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2007
资助国家：
日本
起止时间：
2007 至 2008
项目状态：
已结题

项目摘要

モデリング・シミュレーション技術との融合・結合を前提とした新たな最適化アルゴリズムの開発と, 最適化アルゴリズムとの融合・結合を前提とした新たなモデリング技術の開発を同時にかつ双方向・相補的に進め, これらを統合した新たな最適化の枠組みである統合型最適化の構築を行った。主要な研究成果の概要は以下の通りである。Particle Swarm Optimization(PSO)のアルゴリズムに適応的なパラメータ更新規則を導入した新たなPSOを構築し, 典型的なベンチマーク問題を用いた数値実験により, 有用性を検証した。PSOにおける探索の多様化・集中化を定量的に評価可能な「群の活性度」を新たに定義し, この活性度をフィードバック制御する新たなPSOを構築し, 典型的なベンチマーク問題を用いた数値実験により, 有用性を検証した。関数近似手法(モデリング)として, RBF(Radial Basis Function)を用い,最適化手法としてPSO(Particle Swarm Optimization)を用いる統合型最適化手法を構築し,ベンチマーク問題を用いた数値実験を行った。さらに,サンプル点配置および追加方法に関する検討を行った。統合型最適化手法を多目的最適化問題へ拡張し, RBFとPSOを用いた多目的統合型最適化手法を構築し, ベンチマーク問題を用いた数値実験を行った。RBFとPSOを用いた統合型最適化手法と, 有限要素法を用いた電磁界解析シミュレータを結合させることで, サーフェスモータの最適設計が実現できることを検証した。

We are not interested in the combination of technology and technology integration, the premise of technology integration, and the premise of technology integration. According to the system, the most efficient operation of the new system is the most efficient. The main summary of the research results is as follows. Particle Swarm Optimization (PSO) is required to update the rules for new PSO problems. Typical health problems are useful because of the number of errors. The quantitative measurement of PSO concentration may affect the activity of the group, the new definition of the activity, and the control of the new PSO. The typical problem is to use the number of data to solve the problem, which is useful. The method of numerical approximation (numerical approximation), the method of RBF (Radial Basis Function), the method of maximization, the method of PSO (Particle Swarm Optimization), the method of numerical approximation, the method of numerical approximation, Click, configure, append method, add, click, click, click. The unified optimization method is used to solve the multi-purpose optimization problem. RBF PSO uses the integrated optimization method to solve the problem, and the number of parameters is used to solve the problem. The RBF PSO system uses the integrated optimization method, the finite element method uses the electromagnetic field analysis method to combine the experimental data with the experimental data, and uses the optimal design to verify the performance of the system.