パラメータ空間における逐次最適化に基づくParticle Swarm Optimization

銭　農; 安田　恵一郎

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パラメータ空間における逐次最適化に基づくParticle Swarm Optimization

机译：参数空间中基于序列优化的粒子群算法

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Particle Swarm Optimization（以下，PSO）は単rn純化された社会モデルのシミュレーションを通じて開発されrnたメタヒューリステイクスの1つであり，非線形最適化問題rnを解くための有力な手法であることが知られている。rnしかし，PSOは問題・次元に合った適切なパラメータを設rn定することが艶しく，パラメータ設定・調整は試行錯誤的rnに行われることが多い。

机译：粒子群优化（PSO）是通过模拟更简单的纯化社会模型而开发的元启发式方法之一，并且众所周知，它是解决非线性优化问题的有力方法。 ing。但是，PSO可以根据问题/尺寸适当地设置适当的参数，并且参数设置/调整通常是通过反复试验来进行的。

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来源
《電気学会論文誌 C:電子·情報·システム部門誌》 |2009年第7期|111246-1252|共8页
作者
銭　農; 安田　恵一郎;
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作者单位

首都大学東京大学院〒192-0397　東京都八王子市南大沢1-1;

首都大学東京大学院〒192-0397　東京都八王子市南大沢1-1;

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收录信息
原文格式 PDF
正文语种 jpn
中图分类
关键词
大域的最適化; particle swarm optimization; 逐次最適化; パラメータ調整;

机译：全局优化;粒子群优化;顺序优化;参数调整;

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