複数局所的最適解探索のためのWolf Search Algorithmの基礎検討

カテゴリ: 部門大会

論文No: GS12-7

グループ名: 【C】2021年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2021/09/08

タイトル(英語): A Basic Study on Wolf Search Algorithm for Multiple Local Optimal Solution Search

著者名: 陳 洋（東京都立大学）,田村 健一（東京都立大学）,土屋 淳一（東京都立大学）,安田 恵一郎（東京都立大学）

著者名(英語): Yang Chen (Tokyo Metropolitan University),Kenichi Tamura (Tokyo Metropolitan University),Junichi Tsuchiya (Tokyo Metropolitan University),Keiichiro Yasuda (Tokyo Metropolitan University)

キーワード: 複数局所的最適解探索|メタヒューリスティクス|Wolf Search AlgorithmWolf Search Algorithm|Multiple Local Optimal Solutions Search|Metaheuristics|Wolf Search Algorithm

要約(日本語): 従来の単一目的最適化では唯一の最適解の獲得を目的とする。一方，最適化の実応用において，不測の事態や使用者側の選好に対応するため，唯一の解のみならず，代替案として，複数の局所的最適解の獲得が要求される場合がある。本稿では，メタヒューリスティクスの一つであるWolf Search Algorithm(WSA)に着目する。だが、WSAを複数局所的最適解探索に適用した先行研究はない。そのため，WSAの適用方法を基礎的に検討する。そこで本稿では，(1)WSAの探索機構の解析により，WSAと複数局所的最適解探索の親和性の検討，(2)関連手法との定性的な分析及び定量的数値実験を通じ，WSAの優越性の検討を行った。

PDFファイルサイズ: 591 Kバイト