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群知能とは?




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]
確率的拡散探索

確率的拡散探索(⇒『英語版』) (SDS) は、エージェントに基づいた確率的広域探索であり、最適化技法である。
目的関数を複数の部分関数に分解可能な問題に適している。
各エージェントは現在の仮説に基づいてパラメータ化された部分目的関数を無作為に選択して評価することで、仮説を繰り返し評価する。
標準的SDSでは、部分関数の評価結果は2値であり、各エージェントは活性化されるか非活性化されるかのどちらかである。
仮説に関する情報はエージェント間通信を通して個体群に拡散される。
蟻コロニー最適化で使われる ⇒『Stigmergy』 な通信ではなく、SDS ではアリが一列に連なる振る舞いを示すことにヒントを得た1対1の通信戦略で、仮説をエージェント間で伝達する。
正のフィードバック機構によって、エージェントの個体群は広域最適解周辺で徐々に安定していくことが保証される。
SDS は数学的に記述可能な効率的で頑健な探索法であり、最適化アルゴリズムである。
群知能技術の適用例

群知能ベースの技術は様々な応用が可能である。
アメリカ軍は無人機を制御するのに群知能技術を使うことを検討中である。
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