ローカルサーチを用いた並列改良型Spider Monkey Optimizationによるエネルギープラント最適運用計画

カテゴリ：部門大会

論文No：PS5-4

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)：Parallel Improved Spider Monkey Optimization with Local Search for Optimal Operational Planning of Energy Plants

著者名：関口 珠生（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)： Tamaki Sekiguchi (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：エネルギープラント最適運用,Spider Monkey Optimization,ローカルサーチローカルサーチ,Optimal operational planning of energy plant,Spider monkey optimization,Local search

要約(日本語)：この論文では，ローカルサーチを用いた並列改良型Spider Monkey Optimizationによるエネルギープラント最適運用計画を提案する。エネルギープラント最適運用計画は施設の経営や地球温暖化対策の観点で重要である。従来法であるSpidrer Monkey Optimizationは，解の質の改善の余地が存在する。そこで，解の質の改善を目的としてSpider Monkey Optimizationにローカルサーチを導入することを提案し，また，シミュレーション時間の短縮を目的として並列分散処理による高速化を提案する。提案法は比較法と検証し，その有効性を確認する。

本誌掲載ページ：1614-1616p

原稿種別：日本語

PDFファイルサイズ：875Kバイト