2016 Fiscal Year Research-status Report
群知能最適化手法による手軽かつ高精度な非線形解析手法の提案
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16K16124
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| Research Institution | Kagawa University |
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Principal Investigator |
松下 春奈 香川大学, 工学部, 講師 (00604539)
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2016-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | 粒子群最適化(PSO) / 分岐 / 離散力学系 / 不安定周期点 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
粒子群最適化(PSO)を用いた周期倍分岐点探索手法を提案した。具体的には、まず探索空間をシステムの解空間、目的関数を初期値とnステップ目の解との差分とすることで、n周期点を探索するPSOを実装した。次に、探索空間をパラメータ平面、目的関数を分岐条件式とすることで、分岐パラメータを探索するPSOを提案した。ここで、分岐条件式に必要な周期点の探索を前述のPSOを用いて行う。つまり、2つのPSOを入れ子構造とすることで、ニュートン法や複雑な初期値設定を必要とすることなく、2パラメータ以上の分岐点の探索を容易に行うことを可能とした。提案手法を複数パラメータを持つ高次元システムを含む様々な離散力学系の周期倍分岐点探索に適用し、その有効性を確認した。提案手法は複数の研究会で発表を行い、また、国際論文誌にも投稿中である。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
1: Research has progressed more than it was originally planned.
Reason
本研究の中心となる入れ子構造型分岐点探索PSOの提案を行い、その周期倍分岐点探索での有効性を確認している。また、これらの成果を複数の研究会で発表し、また、それに対するコメントも概ね好評であった。
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| Strategy for Future Research Activity |
提案手法を、周期倍分岐以外の分岐点探索に応用し、その有効性を確認する。更に、複数の分岐点を効率良く探索する新たなPSOを提案し、2パラメータ以上の分岐図作成を行う。また、実社会問題や時系列データからの分岐図作成手法の提案を目標とする。
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| Causes of Carryover |
研究代表者の妊娠により、当初予定してた国際会議への参加を取りやめたため。
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| Expenditure Plan for Carryover Budget |
産休育休復帰後には、研究会での発表や国際論文誌への投稿などで精力的に成果を発表する。
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