研究会 (2016 年 06 月 25 日)

概要

1. 信号処理や機械学習などの分野で「スパースモデリング」と呼ばれる
   手法が近年注目を集めている．スパースモデリングとは，元の信号に
   ある種の「スパース性」を仮定し，非常に小さな観測データから元の
   信号を完全に復元する技術であり，その背景に L1 最適化などの凸最
   適化理論の発展がある．このスパースモデリングを制御の問題に応用
   したものを動的スパースモデリングと呼び，スパースな制御信号を生
   成するための最適制御手法として近年，講演者らによって提案された．
   スパースな制御信号は，アクチュエータを停止させる時間区間を最大
   化することに相当し，このような制御は省エネルギーを達成できるた
   め，広い応用が考えられている．さらに，この最適制御は L1 最適制
   御と密接に関連することが，講演者らの論文によって明らかにされた．
   本講演では，動的スパースモデリングの基礎とその L1 最適制御との
   関連について，分かりやすく解説する．

2. 粒子群最適化（Particle Swarm Optimization: PSO）は目的関数の
   微分情報などを用いない実装の容易な大域的最適化として、さまざ
   まな分野で注目を集めている。実装は容易であるが、PSOアルゴリ
   ズムの中にはいくつかの設定パラメータが含まれており、これらに
   よって、最適化の速度や解の品質が変わり、場合によっては、アル
   ゴリズムが発散してしまう。近年、このようなPSOの設定パラメー
   タとアルゴリズムの挙動や性能の関係を探る研究が行われている。
   本発表では、PSOの性能を解析する研究を概説するとともに、PSOの
   分散型アルゴリズムへの展開に関する研究を紹介する。