Theoretical analysis of canonical deterministic PSO and the development of itsapplications

典型确定性粒子群算法的理论分析及其应用进展

• 批准号: 22560389
• 负责人: JINNO Kenya
• 金额: $ 2.66万
• 依托单位: Nippon Institute of Technology
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2010
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2010 至 2012
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22560389/
• 关键词: 非線形理論; 回路; 粒子群最適化; 決定論的; 固有値; グラフ理論; 平均頂点間距離; ネットワーク構造; 最適化問題; 電子回路; 正準形; DC-ACインバータ; 適応フィルタ; センサーネットワーク

A particle swarm optimization (PSO) system is one of the powerful systems for solving global optimization problems. The PSO algorithm can search an optimal value of a given evaluation function quickly compared with other proposed meta-heuristics algorithms. The conventional PSO system contains some random factors, therefore, the dynamics of the system can be regarded as stochastic dynamical systems. In order to analyze the dynamics rigorously, some papers pay attention to deterministic PSO systems which does not contain any stochastic factors. According to these results, the eigenvalues of the system impinge on the dynamics of the particles. Depending on the parameter, the searching ability of the deterministic PSO is decreased. In order to overcome this, we propose a canonical deterministic PSO which can control its eigenvalues easily, and can improve the searching ability. We confirmed relation between the eigenvalues and the searching ability of the optimal value from some numerical experiments.

粒子群优化系统是求解全局优化问题的一种强有力的系统。与已有的元分析算法相比，粒子群算法能够快速地搜索到给定评价函数的最优值。传统的粒子群优化系统中含有一些随机因素，因此，系统的动力学可以看作是随机动力学系统。为了严格地分析系统的动力学行为，一些文献将注意力集中在不包含任何随机因素的确定性PSO系统上。根据这些结果，系统的本征值影响粒子的动力学。确定性粒子群算法的搜索能力随着参数的变化而降低。为了克服这一点，我们提出了一个规范的确定性粒子群算法，它可以很容易地控制其特征值，并可以提高搜索能力。通过数值实验，我们证实了特征值与最优值搜索能力之间的关系。

项目成果

Adaptive α-neighbors for the traveling salesman problem using particle swarm optimization

使用粒子群优化的自适应 α 邻域解决旅行商问题

• 发表时间: 2011
• 作者: Y.Kawamura;T.Ikeguchi;K.Jin'no
• 通讯作者: K.Jin'no

カオスニューラルネットワークを用いた経路制御方式

使用混沌神经网络的路径控制方法

• 发表时间: 2011
• 作者: 後藤卓;松井藤五郎;和泉潔;中島 良太，木村 貴幸，石塚 洋一;後藤卓;Takayuki Kimura and Tohru Ikeguchi;松井藤五郎;Takayuki Kimura and Tohru Ikeguchi;松井藤五郎;木村 貴幸,平栗 健史,神野 健哉
• 通讯作者: 木村 貴幸,平栗 健史,神野 健哉

A Relationship between Network Structures of PSO and its Performance

PSO网络结构与其性能的关系

• 发表时间: 2010
• 作者: T.Tsujimoto;T.Shindo;K.Jin'no
• 通讯作者: K.Jin'no

On a Reacceleration Mechanism for Particle Swarm Optimizer

粒子群优化器的再加速机制研究

• 发表时间: 2011
• 期刊: Journal of Signal Processing
• 作者: 小川大輔;工藤栄亮;Yohei Katsuyama and Kaoru Arakawa;Takuya Shindo Kenya Jin'no
• 通讯作者: Takuya Shindo Kenya Jin'no

PSOに基づくブラインド信号分離におけPSOに基づくブラインド信号分離における分布誤差の影響について

基于PSO的盲信号分离中分布误差的影响

• 发表时间: 2013
• 作者: 木許 雅則;冨田 翔矢;神野 健哉
• 通讯作者: 神野 健哉