大規模最適化問題におけるスクリーニング機構を用いた共進化アルゴリズム

カテゴリ: 部門大会

論文No: TC4-3-5

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): Co-evolutionary Algorithm with Screening Mechanism for Large-Scale Global Optimization

著者名: 須藤 駿（横浜国立大学）,三浦 岳也（横浜国立大学）,中田 雅也（横浜国立大学）

著者名(英語): Shun Sudo (Yokohama National University),Takaya Miura (Yokohama National University),Masaya Nakata (Yokohama National University)

キーワード: 大規模最適化問題|協調共進化|主成分分析|Social Learning Particle Swarm Optimization|Large-Scale Global Optimization|Cooperative Coevolution|Principal Component Analysis|Social Learning Particle Swarm Optimization

要約(日本語): 多くの決定変数を持つ大規模最適化（LSGO）の中には、解評価に多くの計算コストを要する問題が存在する。このような問題に対処するために、本研究では、主成分分析に基づくスクリーニング機構を組み合わせた協調共進化アプローチを提案する。これにより、少ない評価回数で大規模な問題に有効な最適化探索を実現する。提案手法では、協調共進化によって分割された部分問題ごとにスクリーニング機構を適用することで、解探索を効率化する。実験では、提案手法の性能をLSGOのベンチマーク問題で検証し、その有効性を示す。