Migrationと可変グループ数を用いた改良型Spider Monkey Optimizationによるスマートシティ全体最適化

カテゴリ：部門大会

論文No：PS5-3

グループ名：【C】2025年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日：2025/8/20

タイトル(英語)：Total Optimization of the Entire Smart city by Modified Improved Spider Monkey Optimization with Migration and Variable Group Sizes

著者名：大原 智博（明治大学）,福山 良和（明治大学）,渡辺 拓也（富士電機）,石橋 直人（富士電機）,飯坂 達也（富士電機）

著者名(英語)： Chihiro Ohara (Meiji University),Yoshikazu Fukuyama (Meiji University),Takuya Watanabe (Fuji Electric Co., Ltd.),Naoto Ishibashi (Fuji Electric Co., Ltd.),Tatsuya Iizaka (Fuji Electric Co., Ltd.)

キーワード：スマートシティ,動的な複数集団手法,Spider Monkey Optimization,Migration,可変グループ数,smart city,dynamic multi-population,spider monkey optimization,migration,variable group sizes

要約(日本語)：現在，世界全体で持続可能な社会の実現に向けた取り組みが進められている中，地域内で省エネ・節電とエネルギーの安定供給を同時に実現する社会システムである，スマートシティ（以下，SC）の実証実験が世界各地で進められている。著者らは，SC全体最適化手法として動的な複数集団手法の１つである集団分けと可変パラメータを用いた改良型Spider Monkey Optimization（以下，ISMO-VP）など，様々な進化計算手法の適用を提案してきたが，解に改善の余地があった。本論文では，SC全体最適化に対し，最大グループ数の可変化と，静的な複数集団手法で用いられるmigrationを追加した改良型ISMOによる手法の適用の提案を行う。また，ISMO-VPによる手法と比較し，良質かつ安定した解が得られることを確認できたことを報告する。

本誌掲載ページ：1612-1614p

原稿種別：日本語

PDFファイルサイズ：837Kバイト