引力検索アルゴリズム Gravitational Search Algorithm

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引力検索アルゴリズム
Gravitational Search Algorithm
知能情報工学M1
宋双玉
引力検索アルゴリズム
Gravitational Search Algorithm
1687年、ニュートンは
、万有引力を発見した。
引力検索アルゴリズム
Gravitational Search Algorithm
ニュートンの万有引力理論において、質量がそれぞれ m1
、m2 の2つの物体が、距離がR離れているとき、これら
の間に働く万有引力 Fは
引力検索アルゴリズム
Gravitational Search Algorithm
GSAはReshediらによって導入された新しい確率的な探索アルゴリズムであ
る。
それは、効率的に任意の最適化問題を扱うことができる全局検索方法である。
引力検索アルゴリズム
Gravitational Search Algorithm
GSAの各エージェントには、4つの
仕様があります。
慣性質量
位置
エージェント
能動的重力質量
受動的重力質量
引力検索アルゴリズム
Gravitational Search Algorithm
エージェントの位置を手で最適化問題の解に相当する。移動エージェ
ントの位置は解の質の向上をもたらすことができる。
最適化の前後関係の視点からのアプローチは、gsaの解空間における並
列探索を行う集団ベースのアルゴリズムとみなすことができる。
与えられた問題のいくつかの解決法は、集団(群れ)を構成している
。
引力検索アルゴリズム
Gravitational Search Algorithm
時間の経過では、オブジェクトは、
探索空間における最適なソリュー
ションを提供し、最も重いオブジ
ェクト、に惹かれます。停止条件
までの処理の繰り返し処理が満た
されています。
引力検索アルゴリズム
Gravitational Search Algorithm
nのエージェントとのシステムを考える(
オブジェクト)によって、i番目のエージ
ェントの位置を定義する:
d次元におけるi番目のエ
ージェントの位置
探索空間の次元
引力検索アルゴリズム
Gravitational Search Algorithm
t回の繰り返しで、j番目物体から
物体に働く重力が以下のように
表される。
ユークリッド距離
時刻tでの重力定数
重力探索アルゴリズム
Gravitational Search Algorithm
gsaの主な特徴
(1)重い質量を持つ物体より強い吸引力を所有していると動き、ライター
剤よりも遅かった。
(2)検索をする時間と重力定数を減少させるより良い精度を持っている。
(3)エージェントの加速度は、全体の力が距離に反比例する2つのエージ
ェントの間で決定される。
(4)エージェントの次の位置にその現在の速度と現在の位置だけに依存す
る。
(5)gsaのハードウェアの小さな記憶能力だけを必要とする。
重力探索アルゴリズム
Gravitational Search Algorithm
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