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群知能とは?




IWDアルゴリズムでは、複数の人工的な川が環境に働きかけるように最適解を明らかにする。
IWDアルゴリズムは徐々に解へと近づいていく[13]
マルチスウォーム最適化

マルチスウォーム最適化(⇒『英語版』)は、粒子群最適化 (PSO) の粒子群を複数の部分群にしたものである。
マルチスウォーム最適の一般的手法は、個々の部分群を特定の分割法に基づいて場所と時期を決めて特定領域に割り当てていく。
多峰性の最適化問題に適している。
粒子群最適化

粒子群最適化(PSO)は n次元空間での解が点や面で表される問題の最適解を探索する汎用的な極小化技術である。
仮説に基づいて粒子群が空間内にばらまかれ、それぞれに初期速度が与えられる。
また、同時に粒子間の通信路も用意される[14][15]
粒子群は空間内を移動し、一定時間間隔で適応度に基づいて評価される。
時間と共に、粒子は通信を行うことで、よりよい適応度を持つ粒子を中心として群れを構成するよう加速を行う。焼きなまし法などの他のグローバルな極小化戦略と比較したときのPSOの利点は、ローカルな極小値がある問題に対して非常に強いことである。
河川形成力学

河川形成力学 (River Formation Dynamics, RFD)[16]は、蟻コロニー最適化 (ACO) に似た技法で、ACOの勾配版と見ることができる。
水の流れが土地を侵食し、その土などを堆積物として積み重ね、川を形成する様子を真似たものである。
水が環境を変えていくように、各地点の高度が動的に変化し、下降する勾配が形成される。
その勾配に沿って新たな水が流れ、新たな勾配が形成され、最適解へと近づいていく。最短経路問題など様々なNP完全問題を解くのに使われている[17]
解のよさと計算時間のトレードオフがよい。最小全域木問題にも適している[18]
自己駆動粒子群

自己駆動粒子群(⇒『英語版』) (SPP) はVicsekモデルとも呼ばれ、1995年にVicsekらが提案した[19]
これは⇒『Reynolds』が1986年に提唱したボイドモデル[20]の特殊ケースである。
SPPにおける群は一定速度で移動する粒子群でモデル化されているが、近傍の他の粒子群の移動する方向の平均を求めて、その方向への摂動をランダムに加える[21]
SPPモデルは、動物の群れが動物の種類に関わらず一定のグループレベルの特性を共有するという仮定に基づいている[22]
群れは様々なスケールでの創発を引き起こし、その一部は一般的で頑強だと判明している。
そういった振る舞いを説明する最小の統計モデルを見つけることは、理論物理学の挑戦の1つとなった[23][24][25]
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