| 研究課題/領域番号 |
15K06077
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
通信・ネットワーク工学
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| 研究機関 | 日本工業大学 |
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研究代表者 |
神野 健哉 日本工業大学, 工学部, 教授 (50286762)
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| 研究分担者 |
進藤 卓也 日本工業大学, 工学部, 助教 (90749110)
木村 貴幸 日本工業大学, 工学部, 准教授 (80579607)
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| 研究協力者 |
針谷 維佑
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| 研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2017年度)
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| 配分額 *注記 |
4,940千円 (直接経費: 3,800千円、間接経費: 1,140千円)
2017年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2016年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
2015年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
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| キーワード | 群知能 / 決定論システム / 非線形力学系 / 連続値最適化 / 機械学習 / PWMインバータ / 不変性 / 悪スケール性 / 粒子群最適化 / 非線形最適化 / 変数間依存性 / 回転不変性 / 決定論 / 非線形写像 / 進化計算 / 不良条件問題 / Levy分布 / 確率分布 / havy tail / 決定論的 / 力学系理論 / 正準系 |
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| 研究成果の概要 |
最適化を行う目的関数の変数依存性、悪スケール性に起因した解探索性能の不変性の解析結果に基づき不変性を有した非線形写像最適化法を開発した。このアルゴリズムは非線形写像を利用することで決定論システムでありながら局所探索能力が向上し、不変性を有している。予備試験では非線形写像最適化法はこれまでに公表されている粒子群最適化手法よりも極めて高い探索性能を有していることを数値実験で確認した。また機械学習に用いると効率よい学習結果が得られた。電力変換システムのPWMインバータの最適化に適用し高い変換効率のインバータを設計した。
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