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  • N-1-23 Particle Swarm Optimizers and Maximum Power Points Search  [in Japanese]

    Saito Toshimichi , Tanakajima Kousuke , Akeno Ryusuke

    Proceedings of the IEICE Engineering Sciences Society/NOLTA Society Conference 2016年_基礎・境界, 361, 2016-03-01

  • ICOPE-15-1183 Design and Implementation of Particle Swarm Optimization Algorithm-Based Finite-Time Convergent Sliding Mode Control for Solar Inverters

    Chang En-Chih , Chang Chien-Hsuan , Liao Kuo-Yuan

    This paper proposes a particle swarm optimization algorithm-based finite-time convergent sliding mode control for the application of solar inverters. Though classic sliding mode control (SMC) is insensitive to parameter variations and disturbances, it has an infinite system-state convergence time. For high-accuracy tracking control, finite-time convergent sliding mode control (FTCSMC) is developed and provides finite system-state convergence time. But, the chatter problem still exists in FTCSMC, and such problem will incur high solar inverter voltage harmonics and slow dynamic response. To obtain high-quality solar inverter output voltage, the particle swarm optimization (PSO) algorithm is applied to optimally tune the control gains of the FTCSMC for eliminating the chatter. By combining a FTCSMC with PSO algorithm, a closed-loop solar inverter yields good performance under various loading. Simulation and experimental results show that the proposed control can achieve low total harmonic distortion (THD) under nonlinear loading conditions and fast dynamic response under transient loading conditions. Because the proposed control is simpler to implement than prior techniques and offers more exact and rapid convergence, this paper will be of interest to designers of related sustainable energy systems.

    Proceedings of the International Conference on Power Engineering : ICOPE 2015(12), "ICOPE-15-1183-1"-"ICOPE-15-1183-9", 2015-11-30

  • A Particle Swarm Optimization Considering Conflated Component of Personal and Global Best Positions  [in Japanese]

    SUEYASU Keita , KUBOTA Ryosuke

    粒子群最適化法(PSO)は,群知能の一種であり,様々な問題へ比較的容易に適用できることから,近年注目を集めており,その探索性能改善に関する研究も数多く行われている.本報告では,粒子全体の最良位置と各粒子の自己最良位置の混合成分を考慮したPSOを提案する.提案手法では,全体最良位置と各粒子の自己最良位置の和と差に基づく合成ベクトルをそれぞれ算出し,この合成ベクトルに基づいて状態更新を行う.提案手法を連続変数最適化のベンチマーク問題に適用し,その有効性を検証する.

    電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報 114(496), 17-20, 2015-03-05

  • 2C33 Motion Control and Optimization of a Ball Throwing Robot with a Flexible Arm(The 12th International Conference on Motion and Vibration Control)

    GAI Yizhi , KOBAYASHI Yukinori , EMARU Takanori

    Motion control of flexible arms is more difficult than that of rigid arms. However utilizing its dynamics enables improved performance such as a fast motion in short operation time. This paper investigates a ball throwing robot with one flexible link. This robot throws a ball at a set speed. A mathematical model of this ball throwing robot is derived through Hamilton's principle. The sinusoidal patterns of torque input and structure are designed through the proposed simulation models. The parameters of each torque input pattern and flexible structure are optimized and determined by chaos embedded vector evaluated particle swarm optimization (CEVEPSO). Finally, the residual vibration of the manipulator after throwing is suppressed with input shaping technique.

    Dynamics and Design Conference 2014(12), "2C33-1"-"2C33-12", 2014-08-03

  • C14 Proposal of a Simple Trajectory Planning Method for Residual Vibration Suppression of Mechanical Systems  [in Japanese]

    ABE Akira

    As described in this paper, we specifically examine a point-to-point (PTP) motion task of mechanical systems and present a simple trajectory generation method for suppressing the residual vibrations. In the proposed method, a PTP motion trajectory is generated by giving the output of a power series of time as the input of a cycloidal function. The generated trajectory depends on the coefficients of the power series. To cancel unwanted vibration, the coefficients are tuned by metaheuristic algorithms. The residual vibrations of mechanical systems can be suppressed by driving along the obtained trajectory, that is, the proposed vibration control method is a feedforward control technique. We deal with the PTP motion of an overhead crane with load hoisting, and demonstrate the effectiveness of the proposed method through numerical simulations. Furthermore, the proposed method is also applied to simultaneously minimize the residual vibration and the operating energy in a single-link flexible manipulator. The results obtained from this application consolidate the validity of our approach.

    Dynamics and Design Conference 2013(13), "C14-1"-"C14-7", 2013-08-25

  • Solution Search Performance by Refer to Position of the Particle Swarm Optimization  [in Japanese]

    SHINDO Takuya , JIN'NO Kenya

    粒子群最適化法(PSO)における,粒子の移動速度と解探索方向は,その粒子が過去に得た最良位置,粒子の群れが持つ最良位置,それぞれの位置を参照することによって決定される.この様な,従来のPSOでは群れが,ある位置に収束し,速度が得られなくなると解探索が停滞する.そこで,解探索の停滞時に最良位置だけではなく,最悪値を参照することで,粒子を加速することによって解探索性能を向上させる手法を提案する.

    IEICE technical report. Nonlinear problems 113(15), 25-28, 2013-04-25

  • Insensitive Particle Swarm Optimizers and Application to Exploring Periodic Points  [in Japanese]

    MARUYAMA Kazuki , SAITO Toshimichi

    本論文では複数解問題に対する粒子群最適化法について考察する。システムは決定論的な差分方程式に支配される。アルゴリズムは時間変化に伴い変化する、時変鈍感パラメータを持つ。これは複数解探索において有利に働く場合がある。アルゴリズムを従来のローカルベスト型のPSOと比較するために、ベンチマーク関数とHenon mapの周期点探索問題に適用し、その有効性を検討する。

    IEICE technical report. Neurocomputing 112(390), 87-91, 2013-01-24

  • Insensitive Particle Swarm Optimizers and Application to Exploring Periodic Points  [in Japanese]

    MARUYAMA Kazuki , SAITO Toshimichi

    本論文では複数解問題に対する粒子群最適化法について考察する。システムは決定論的な差分方程式に支配される。アルゴリズムは時間変化に伴い変化する、時変鈍感パラメータを持つ。これは複数解探索において有利に働く場合がある。アルゴリズムを従来のローカルベスト型のPSOと比較するために、ベンチマーク関数とHenon mapの周期点探索問題に適用し、その有効性を検討する。

    IEICE technical report. Nonlinear problems 112(389), 87-91, 2013-01-24

  • Effects of Collision and Insensitivity in Particle Swarm Optimizers for Multi-solution Problmes  [in Japanese]

    MARUYAMA Kazuki , SAITO Toshimichi

    本論文では複数解問題に対する柔軟な粒子群最適化法について考察する。システムは決定論的な差分方程式に支配される。粒子は離散的な探索空間を移動する。アルゴリズムは鈍感パラメータと粒子の衝突を含み、粒子は動きに多様性を持つ。これは、粒子の集中を防ぎ、複数解探索に有利に働く場合がある。ベンチマークとIKEDA Mapの周期点探索問題に適用し、アルゴリズムを基本的なベンチマークとIKEDA Mapの周期点探索問題に適用し、その有効性を検討する。

    IEICE technical report. Neurocomputing 112(227), 91-96, 2012-09-27

    References (12)

  • Multiple Sinks Allocation Scheme Based on Advanced ABC Algorithm Detecting Plural Acceptable Solutions for Large-scale Wireless Sensor Networks with Multiple Sinks  [in Japanese]

    NISHIMOTO Masaaki , UTANI Akihide , YAMAMOTO Hisao

    本研究では,大規模無線センサネットワークの有効運用期間の延長を目的として,多数(数十個)のシンクノードを観測領域内に効果的に配置するための手法を提案する.センサノード群の分布に応じてシンクノード群を適切に配置することができれば,ネットワークの長寿命化が実現する.また複数の配置候補セットを提示することができれば,各センサノードの残余電力に応じた柔軟な運用が可能となる.本論文では,高次元最適化問題に対する解探索性能に優れたArtificial Bee Colony (ABC)アルゴリズムに着目し,まず,高次元の最適化問題に対して,一つの大域的最適解ではなく,異なる複数の許容解を探索できるように拡張発展させた手法(複数許容解探索型改良ABCアルゴリズム)を提案し,大域的最適解に匹敵する局所解が解探索領域内に分布する代表的なベンチマーク問題に対する数値実験を通して,その高次元最適化問題に対する有効性を明らかにする.提案手法の大規模無線センサネットワークにおけるシンクノード群の配置問題に対する有効性は,ネットワーク有効運用期間延長の観点から既往の複数許容解探索手法を適用した場合との比較を通して議論する.

    The IEICE transactions on information and systems (Japanese edetion) 95(6), 1321-1333, 2012-06-01

    References (22)

  • Solution Search Performance by Refer to the Best Position of the Particle Swarm Optimization  [in Japanese]

    SHINDO Takuya , JIN'NO Kenya

    従来の粒子郡最適化法(PSO)における,粒子の移動と解探索方向の決定は,粒子自身が過去に得た最良位置と群れの全粒子の最良位置によって行われる.この様な,過去の経験に基づく学習戦略は,簡単に用いることができる.一方で,より効率的な学習戦略といえる,Orthogonal Learning(OL)を利用してPSOの解探索性能を向上させる手法が提案されている.本稿では,従来のPSOとOLを利用したPSOの解探索性能をベンチマーク関数を用いた,数値実験により比較する.

    IEICE technical report. Nonlinear problems 112(69), 25-28, 2012-05-21

    References (12)

  • Insensitive Particle Swarm Optimizers and Multi-solution Problems  [in Japanese]

    MARUYAMA Kazuki , SANO Ryosuke , SAITO Toshimichi

    本論文では、複数解問題を対象とする新しい粒子群最適化法を提案する。同アルゴリズムは確定的であり乱数パラメータなどの不確定要素を含まない。各粒子の動作は探索空間上の格子点に制限され、複数の粒子が同一格子点あるいはその近傍に存在する時、粒子間に衝突が生じうる。また、アルゴリズムは鈍感パラメータを含み、グローバルベスト又はローカルベストの更新に遅れが生じる。この衝突や鈍感さは、粒子群の探索範囲の拡大や局所解からの脱出を狙ったものである。基本的な力学系の複数不動点探索問題に適用し、アルゴリズムの効果を検討する。

    IEICE technical report. Nonlinear problems 111(395), 47-50, 2012-01-16

    References (10)

  • 138 An Energy Saving Feedforward Control Technique for a 2-DOF Flexible Manipulator  [in Japanese]

    ABE Akira , NEMOTO Shota

    This paper investigates a feedforward control technique for saving the operating energy of a 2-DOF flexible manipulator with a point-to-point (FTP) motion, in which the residual vibration also can be suppressed. The 2-DOF manipulator has one prismatic joint and one revolute joint. In order to obtain a mathematical model properly, the flexible manipulator is modeled by considering the axial displacement due to large bending deformation. The Lagrangian approach in conjunction with the assumed modes method is applied to derive the equations of motion of the manipulator system. For the FTP motion task, the trajectory of the translational motion is set to a cycloidal motion. On the other hand, the trajectory of the rotational motion is designed to simultaneously minimize the residual vibration and the operating energy. In the present method, we attempt to express the trajectory of the joint angle by an artificial neural network (ANN), and then a vector evaluated particle swarm optimization (VEPSO) algorithm, which is a multi-objective optimization algorithm, is used for learning the ANN. By operating the manipulator along the trajectory obtained by the proposed method, the residual vibrations can be suppressed under the minimum energy condition. The numerical simulation results are compared with the experimental results; this comparison reveals the applicability and effectiveness of the proposed method.

    Dynamics & Design Conference 2011, "138-1"-"138-10", 2011-09-05

  • Particle Swarm Optimization Considering Component Combined with Personal Best Positions  [in Japanese]

    KUBOTA Ryosuke , HIRAKAWA Masashi , TAMUKOH Hakaru

    粒子群最適化法(Particle swarm optimization: PSO)は,群知能の一種であり,動物の社会的行動を模擬した確率的探索法の一つである.この方法は,概念が非常に単純であり,様々な問題へ比較的容易に適用できることから,近年注目を集めている.しかし,PSOには,探索空間の次元が上がるにつれて探索の効率が悪化するという問題がある.本研究では,各粒子の自己最良位置の混合成分を新たに考慮したPSOを提案する.提案手法では,自己最良位置の適合度に関する重み付き重心を算出し,これを従来のPSOの状態更新法に加えることにより,探索の効率化を図る.提案手法を連続変数最適化のべンチマーク問題に適用し,その有効性を検証する.

    IEICE technical report 111(78), 1-4, 2011-06-02

    References (8)

  • Advanced Artificial Bee Colony (ABC) Algorithm for Large-Scale Optimization Problems  [in Japanese]

    UTANI Akihide , NAGASHIMA Junya , GOCHO Ryuta , YAMAMOTO Hisao

    一般に,多くの局所解をもつ高次元多峰性関数の大域的最適解を現実的な計算時間内に求めることは困難である.許容できる計算時間内に大域的最適解を求めることを保証した手法は存在しない.しかし,多くの高次元工学設計問題では必ずしも大域的最適解を必要とせず,設計条件を満たす解(これを許容解と呼ぶ)で十分な場合も多い.このような背景から近年,現実的な計算時間で必要十分な許容解を探索することが可能なメタヒューリスティクス,中でも連続型多峰性関数の解を高精度に求めることができるParticle Swarm Optimization(PSO)アルゴリズムに注目が集まっている.しかし,このアルゴリズムは問題の高次元化に伴い探索性能が低下することが指摘されている.本研究では,高次元の最適化問題においてPSOアルゴリズムよりも解探索性能が優れているArtificial Bee Colony(ABC)アルゴリズムに着目し,まずその具体的なアルゴリズム,及び更なる探索性能の向上を目的とした場合の問題点を整理する.次に問題点に対する改善策を導入したアルゴリズムを提案し,多峰性を有する高次元ベンチマーク問題に対する数値実験を通して,提案アルゴリズムの有効性を明らかにする.

    The IEICE transactions on information and systems 94(2), 425-438, 2011-02-01

    References (26) Cited by (3)

  • Discrete Particle Swarm Optimizers for Multi-solution Problems  [in Japanese]

    KUBOTA Masafumi , SAITO Toshimichi

    基本的な離散型粒子群最適化アルゴリズム(DPSO)を提案する。同アルゴリズムでは、連続値探索空間を格子点によって離散化し、目的関数を標本化する。そして、離散探索空間に候補解基準を設ける。候補解が見つかった場合は、各候補解の近傍に新たな離散探索空間を生成し、それを細分化して、近似解を探索する。複数の最適解を探索する基本的な問題に対する数値実験を行い、アルゴリズムの有効性を検証する。

    IEICE technical report 110(335), 15-19, 2010-12-06

    References (11)

  • 351 Trajectory Planning for Saving Energy of a Flexible Manipulator by Multi-Objective Optimization  [in Japanese]

    KOMURO Kazuma , ABE Akira

    This paper presents a trajectory planning method for saving the operating energy of a flexible manipulator in point-to-point (PTP) motion. An artificial neural network (ANN) is employed to generate the desired joint angle, and then a vector evaluated particle swarm optimization (VEPSO) is used as the learning algorithm. The maximum residual vibration amplitude and the operating energy are adopted as the multi-objective functions of VEPSO algorithm. By operating the manipulator along the trajectory obtained by the proposed method, the residual vibrations can be suppressed in the saving energy. Furthermore, the effectiveness of the proposed method is confirmed by comparison with the previous method which is used cubic spline interpolation. The feasibility of the proposed trajectory planning method is verified by both numerical simulation and experimental results.

    Dynamics & Design Conference 2010, "351-1"-"351-6", 2010-09-14

  • Sequential Approximate Optimization Using RBF Network : Basic Examination on the Sampling Function(Mechanical Systems)  [in Japanese]

    KITAYAMA Satoshi , ARAKAWA Masao , YAMAZAKI Koetsu

    One of the important issues on the Sequential Approximate Optimization (SAO) is the sampling strategy. The sampling strategy for SAO using the Radial Basis Function (RBF) network is proposed in this paper. The proposed sampling strategy consists of three parts, which are called the density function, the boundary function, and random sampling. In order to add the new sampling points effectively, the density function and the boundary fuction are constructed by the RBF network. The objective of the density function is to find the sparse region in the design variable space and is to add the new sampling points in this region. In the constrained optimization problems, at least, one or more constraints will be active. As the result, it is desirable to add the new sampling points on the constratins. The objective of the boundary function is to add the new sampling points on the boundary. In addition, the random sampling is also introduced to spread the search region. The algorithm of proposed sampling strategy is described in detail. Through the numerical examples, the validity is examined.

    Transactions of the Japan Society of Mechanical Engineers Series C 76(768), 1978-1987, 2010

    CiNii Fulltext Link IR J-STAGE References (22) Cited by (4)

  • Particle Swarm Optimization for Computing Plural Acceptable Solutions and Its Application to Sink Node Allocation Problem in Wireless Sensor Networks with Multiple Sinks  [in Japanese]

    UTANI Akihide , YAMAMOTO Hisao

    ユビキタス情報化社会を進展させる重要なネットワーク技術として,無線センサネットワークに関心が集まっている.一般に,無線センサネットワークでは,シンクノード付近のセンサノードに通信負荷が集中する.よって,現在では複数のシンクノードを有する複数シンク無線センサネットワークを対象とした研究が盛んに行われている.本研究では,複数シンク無線センサネットワークの長期間運用を目的とした設計問題の一つとして,シンクノード群の配置問題を取り上げる.センサノードの分布状態に応じてシンクノード群を適切に配置することができれば,ネットワークの長寿命化が実現する.更に,複数の配置候補を提示することができれば,ネットワークを構成する各ノードの残余電力に応じた柔軟な運用が可能となる.本論文では,まず複数の許容解を探索するParticle Swarm Optimizationの発展手法を提案し,ベンチマーク問題を通してその基本性能を検証する.次に,提案手法を複数シンク無線センサネットワークにおけるシンクノード群の配置問題へ適用し,ネットワーク有効運用期間延長の観点からの有効性と今後の発展の方向性を議論する.

    The IEICE transactions on information and systems 93(5), 555-567, 2010-05-01

    References (24) Cited by (3)

  • Particle Swarm Optimization for Computing Plural Acceptable Solutions  [in Japanese]

    AOKI Takuya , UTANI Akihide , YAMAMOTO Hisao

    全国大会講演論文集 第72回(ソフトウェア科学・工学), 429-430, 2010-03-08

    IPSJ References (4)

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