【最新技術調査】群制御・群知能③

こんばんは。代表の草場です。

エクスポネンシャルテクノロジー、群制御・群知能、の第三回です。

Qiitaに、「群知能と最適化」のAdvent Calendarがあります。
「群知能と最適化 Advent Calendar 2019」

Advent Calendarは、集中的に記事がでるので、面白いです。
@ganariyaさんの「群知能とは何ぞや？」が群知能の導入として、わかりやすいです。この記事によると、まず最適化があり、「この最適化の手法の一つに、生物の動きに着目した「群知能」が存在します。」とのこと。コンピュータサイエンスにおける最適化とは、基本的に「最適化問題」を指すそう。最適化問題は、Wikipediaによると、

最適化問題とは、特定の集合上で定義された実数値関数または整数値関数についてその値が最小（もしくは最大）となる状態を解析する問題である。こうした問題は総称して数理計画問題、数理計画とも呼ばれる。最適化問題は、自然科学、工学、社会科学などの多種多様な分野で発生する基本的な問題の一つであり、その歴史は18世紀の変分問題に遡る。1940年代に線型計画法が登場して以来、理論的な研究や数値解法の研究が非常に活発に行われ、その応用範囲はいろいろな分野に拡大されていった。実世界の現象の数理的な解析に関わる問題や抽象的な理論の多くをこの最適化問題という一般的なくくりに入れることができる。物理学やコンピュータビジョンにおける最適化問題は、考えている関数をモデル化された系のエネルギーを表すものと見なすことによって、エネルギー最小化問題と呼ばれることもある。

結局はラグランジアンに帰結する、はず。

群知能に特化記事として、同じ@ganariyaさんの
「群知能を救いたい」
がわかりやすいです。

なんと、猫の群知能があるそうです。「Cat Swarm Optimization」という論文があります。

本論文では、群知能の新しいアルゴリズムであるCat Swarm Optimization (CSO)を提案する。CSOは猫の行動を観察して生成され、猫の行動をモデル化したトレースモードと探索モードの2つのサブモデルから構成される。6つのテスト関数を用いた実験結果から、CSOは粒子群最適化(PSO)よりもはるかに優れた性能を持っていることがわかった。

読むしかない（使命感）。

また明日。