研究課題
平成24年度において、第一に、好奇心駆動型の知的な多スウォーム探索法のベースとする多スウォーム探索のMPSOIW(Multiple Particle Swarm Optimizers with Inertia Weight)方法の有用性を調べるため、多目的最適化に適用した。得られた計算機実験の結果より、探索コストと各粒子群の間の協調動作を配慮せず、その高い探索性能が検証できた。第二に、探索環境の変化を感知可能なセンサーに関して、計算コストの要因を考慮しない状態で変動中の最適解を精度よく推定するために、平均値推定手法ではなく確率的推定手法を用いた方が予測誤差は小さいことを判明した。これによって、少ない探索で最適解を見出すことができる。第三に、動的な探索環境の下でLoevensteinの提唱した好奇心発生の仮説に対し、環境変化を感知可能なセンサーの導入で工学的に説明することが可能である。第四に、擬似動的な探索環境の条件下で知的な多スウォーム探索システムを構築し、その実行性と整合性の検証を行った。
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IAENG Transactions on Electrical Engineering - Special Issue of the International Multi Conference of Engineers and Computer Scientists 2012
巻: 1 ページ: 201-214
10.1142/9789814439084_0016
IAENG International Journal of Computer Science
巻: 39 ページ: 190-199
