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最適化アルゴリズムにおける目的関数の評価コスト削減に関する研究

优化算法中降低目标函数评价成本的研究

基本信息

批准号：
16J11745
负责人：
佐々木智志
金额：
$ 0.83万
依托单位：
Tokyo City University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2016
资助国家：
日本
起止时间：
2016-04-22 至 2018-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究では、並列計算環境による実装を意識したPSOネットワーク (PSON) を対象とし、平成28年度では、以下を目的として研究に取り組んできた。1つ目として、PSONに確率的なネットワーク構造を導入したPSON-SCに関する解探索性能を明らかにする，2つ目として、 PSONの各サブ集団で動作させるためのハードウェア (FPGA) 実装が容易な新しいPSOを明らかにする，ことである。PSONはサブ集団間の情報共有に静的なネットワーク構造を用いた手法であるが、多峰性問題に対しては多様性が低下し、解探索性能が低下することがある。この問題を解決するために、PSONに確率的にネットワーク構造が変化する動的なネットワーク構造を導入したPSON-SCを提案した。まず、従来のPSONとPSON-SCとの多様性の比較を行い、PSON-SCはPSONよりも高い多様性を有することを明らかにした。次に、PSON-SCの解探索性能を様々なベンチマーク問題に対して粒子間にネットワーク構造を有する種々のPSO手法との比較を行いPSON-SCの有効性を明らかにした。PSOをハードウェア上で実行する場合、PSOは乱数生成器を有し、その回路量は大きいため、小さくする必要がある。PSOから乱数要素を除外した決定論的なPSOの回路量はPSOと比べて小さいが、解探索性能は劣る。そこで、解探索性能の高い決定論的なPSO (区分線形系PSO; PPSO)を提案した。まず、PPSOの基礎的な概念を提案し、その解探索性能を様々なベンチマーク問題に対して乱数要素を有するPSOや種々の決定論的なPSOとの比較を行い、PPSOの有効性を明らかにした。次に、PPSOの1粒子に注目し、パラメータによる粒子の解空間上の軌道を解析的に調査し、粒子が適切な解空間上のある解に収束するパラメータ条件を明らかにした。

This study is aimed at achieving awareness of parallel computing environments and at achieving the following objectives: 1. The accuracy of PSON's production structure is introduced into PSON-SC, and the performance of PSO's solution exploration is clearly indicated. 2. The operation of PSON's various server sets is easy to be updated. PSON has a low diversity and low solution performance in terms of the information sharing among the clusters. This problem is solved by the introduction of PSON-SC. The diversity of PSON and PSON-SC is different. Second, PSON-SC solution exploration performance analysis and comparison of particle structure analysis and PSO method analysis When the PSO is running, the PSO has a random number generator, and the number of loops is large and small. PSO is deterministic except for random number elements, and its loop size is smaller than PSO's, and its solution exploration performance is inferior. A proposal for a deterministic PSO (Linear System PSO; PPSO) with high performance for solution exploration. The basic concept of PPSO is proposed, the solution is explored, the performance is analyzed, and the performance of PPSO is clarified. Second, PPSO 1 particle tracking, particle tracking.