A global optimization by particle swarms with asymmetrical normal distribution

非对称正态分布粒子群的全局优化

• 批准号: 22700243
• 负责人: SOMEYA Hiroshi
• 金额: $ 2.5万
• 依托单位: Tokai University (2012)The Institute of Statistical Mathematics (2010-2011)
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
• 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-22700243/
• 关键词: 遺伝アルゴリズム; 群知能; アルゴリズム; ソフトコンピューティング; 進化型計算; 最適化

In recent years, the particle swarm optimization (PSO) has received much attention as a global optimization method. PSO succeeds in rapidly finding practically suboptimal solutions. However, it often fails to find the globally optimal solutions. It is therefore desirable to develop improved PSOs that rapidly find the globally optimal solutions with a high probability. As such an improved PSO, cautious particle swarm (CPS) has been proposed. The CPS employs an asymmetrical normal distribution to represent the probability density function for generating trajectories of the particles. In this research project, the effectiveness of the CPS and its contributing factors were examined.

近年来，粒子群优化算法（PSO）作为一种全局优化方法受到了广泛的关注。PSO可以快速找到实际上次优的解决方案。然而，它往往无法找到全局最优解。因此，期望开发改进的PSO，以高概率快速找到全局最优解。作为一种改进的粒子群算法，谨慎粒子群算法（CPS）被提出。CPS采用非对称正态分布来表示用于生成粒子轨迹的概率密度函数。在这项研究项目中，CPS的有效性及其影响因素进行了检查。

项目成果

遺伝的アルゴリズムの分子実装による新規タンパク質の創製

通过遗传算法的分子实现创建新蛋白质

• 发表时间: 2010
• 作者: Takashi Hasuike;Hiroaki Ishii;染谷 博司;Maki Miyake;染谷 博司;Maki Miyake;Maki Miyake;染谷 博司,坂本 健作,山村 雅幸
• 通讯作者: 染谷 博司,坂本 健作,山村 雅幸

進化型計算の挙動制御のためのダイナミクス解析

进化计算行为控制的动力学分析

• 发表时间: 2013
• 期刊: システム/制御/情報(システム制御情報学会 学会誌)
• 作者: 染谷 博司

確率的最適化アルゴリズムの設計論研究における課題と展望

随机优化算法设计理论研究的问题与展望

• 发表时间: 2010
• 作者: 麻原寛之;細川純;合原一幸;高坂拓司;染谷 博司
• 通讯作者: 染谷 博司

電気学会 Particle Swarm Optimizationと情報知能産業システム

日本电机研究所粒子群优化与信息智能工业系统

• 发表时间: 2011
• 作者: 麻原寛之;細川純;合原一幸;高坂拓司;染谷 博司;染谷 博司
• 通讯作者: 染谷 博司

確率的最適化アルゴリズムにおける定量的設計の重要性について

论定量设计在随机优化算法中的重要性

• 发表时间: 2011
• 作者: Takashi Hasuike;Hideki Katagiri;染谷博司
• 通讯作者: 染谷博司