論文の概要: PAO: A general particle swarm algorithm with exact dynamics and
closed-form transition densities
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.14956v1
- Date: Fri, 28 Apr 2023 16:19:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-01 13:34:00.420225
- Title: PAO: A general particle swarm algorithm with exact dynamics and
closed-form transition densities
- Title（参考訳）: PAO: 正確な力学と閉形遷移密度を持つ一般粒子群アルゴリズム
- Authors: Max D. Champneys and Timothy J. Rogers
- Abstract要約: 粒子群最適化(PSO)アプローチは多くの応用分野において非常に効果的であることが証明されている。
本研究では, PSOアルゴリズムの高一般性, 解釈可能な変種であるパーティクル・アトラクター・アルゴリズム (PAO) を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: A great deal of research has been conducted in the consideration of
meta-heuristic optimisation methods that are able to find global optima in
settings that gradient based optimisers have traditionally struggled. Of these,
so-called particle swarm optimisation (PSO) approaches have proven to be highly
effective in a number of application areas. Given the maturity of the PSO
field, it is likely that novel variants of the PSO algorithm stand to offer
only marginal gains in terms of performance -- there is, after all, no free
lunch. Instead of only chasing performance on suites of benchmark optimisation
functions, it is argued herein that research effort is better placed in the
pursuit of algorithms that also have other useful properties. In this work, a
highly-general, interpretable variant of the PSO algorithm -- particle
attractor algorithm (PAO) -- is proposed. Furthermore, the algorithm is
designed such that the transition densities (describing the motions of the
particles from one generation to the next) can be computed exactly in closed
form for each step. Access to closed-form transition densities has important
ramifications for the closely-related field of Sequential Monte Carlo (SMC). In
order to demonstrate that the useful properties do not come at the cost of
performance, PAO is compared to several other state-of-the art heuristic
optimisation algorithms in a benchmark comparison study.
- Abstract（参考訳）: 勾配に基づく最適化者が伝統的に苦労してきた設定において,グローバルな最適性を見出すことのできるメタヒューリスティック最適化手法について,多くの研究がなされている。
これらのうち、いわゆる粒子群最適化(pso)アプローチは、多くの応用分野において非常に効果的であることが証明されている。
PSOの分野が成熟していることを考えると、PSOアルゴリズムの新しい変種は、パフォーマンスの面では限界的な利得しか提供しない。
ベンチマーク最適化関数のスイートのパフォーマンスだけを追いかけるのではなく、他の有用な特性を持つアルゴリズムの追求において研究の努力がより適していると論じている。
本研究では, psoアルゴリズムの高一般化, 解釈可能な変種である particle attractor algorithm (pao) を提案する。
さらに、このアルゴリズムは、遷移密度(粒子の運動を1世代から次の世代に記述する)を各ステップごとに正確に閉じた形で計算できるように設計されている。
閉形式遷移密度へのアクセスは、シークエンシャルモンテカルロ(SMC)の密接に関連する分野に重要な影響をもたらす。
実用性が性能の犠牲にならないことを示すために、PAOはベンチマーク比較研究において、他の最先端のヒューリスティック最適化アルゴリズムと比較される。
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