研究課題
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。
すべて 2023 2022
すべて 雑誌論文 (2件) (うち査読あり 2件、 オープンアクセス 1件) 学会発表 (7件) (うち国際学会 3件)
Nonlinear Theory and Its Applications, IEICE
巻: 14 ページ: 308-318
10.1587/nolta.14.308
電気学会論文誌C
巻: 142 ページ: 670-678
10.1541/ieejeiss.142.670
