2022 Fiscal Year Annual Research Report
進化計算最適化法を用いた様々なシステムを対象とする手軽な分岐点導出法の提案と応用
| Project/Area Number |
19K12138
|
|---|
| Research Institution | Kagawa University |
|---|
Principal Investigator |
松下 春奈 香川大学, 創造工学部, 准教授 (00604539)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2023-03-31
|
| Keywords | 粒子群最適化 / 差分進化 / 分岐点探索 / 分岐解析 / 力学系 |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、進化計算最適化法による、手軽かつ高精度な分岐解析手法の提案を目的としている。
これまで未適用であったNeimark-Sacker分岐の導出方法を提案した。具体的には、目的関数に工夫を加えることで、アルゴリズムを変更することなく、導出可能な分岐点の種類を拡大した。また、本手法を様々な系に適用することでその有効性を詳細に調査した。また、初期値がランダム値であるが故の問題点も調査した。これらの結果は学術論文として発表した。
次に、進化計算型分岐点導出法の、探索時間の削減に関する研究を行った。前年度において、入れ子構造型粒子群最適化（NLPSO）をGPUへ実装し、大幅な計算時間短縮に成功したが、本年度は更なる改善方法を提案した。これにより、更なる計算速度の向上を実現した。この成果は学術論文として発表した。
また、既存の手法である粒子群最適化(PSO)と比較し、差分進化（DE）が分岐点探索に適していることを詳細に調査、考察した。昨年度は入れ子構造型DEでその有効性を確認したが、本年度は、単一のDEの探索能力の調査、および、その収束速度の詳細な調査を行った。これらの結果は順次国際会議や学術論文として発表予定である。
|
