主成分負荷量を考慮した確率的主成分分析を用いる高次元最適化のためのArtificial Bee Colony アルゴリズム

カテゴリ: 部門大会

論文No: GS11-4

グループ名: 【C】2023年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2023/08/23

タイトル(英語): An Artificial Bee Colony Algorithm Using Probabilistic Principal Component Analysis Loading

著者名: 坂本 昇汰（千葉工業大学）,山口 智（千葉工業大学）

著者名(英語): Shota Sakamoto (CHIBA INSTITUTE OF TECHNOLGY),Satoshi Yamaguti (CHIBA INSTITUTE OF TECHNOLGY)

キーワード: 最適化問題|主成分分析|Optimization Problem|Principal Component Analysis

要約(日本語): 近年，最適化問題は大規模化し，その求解には高次元での探索が必要とされている．これまで著者らは，高次元最適化問題に確率的主成分分析を用いたArtificial Bee Colony (ABC)アルゴリズムを提案してきた．ABCアルゴリズムは利用するパラメータの数が2つと少なく，パラメータ設定は容易だという利点を持つ実数値最適化問題の解法の1つである．確率的主成分分析を用いることで空間を分割し，高次元の空間を分割し，より低い次元での解探索が可能になる．本研究では，確率的主成分分析を用いた探索中に主成分負荷量を用いて次元圧縮を行なう手法を提案する．負荷率を考慮することで探索の進んでいない設計変数の検出ができ，より効率的な探索を行うことができる．