適応型 Particle Swarm Optimization に関する基礎的検討

カテゴリ: 部門大会

論文No: MC1-4

グループ名: 【C】平成14年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集

発行日: 2002/09/02

タイトル(英語): A Basic Study of the adaptive Particle Swarm Optimization

著者名: 井出 東(東京都立大学),安田 恵一郎(東京都立大学)

著者名(英語): Azuma Ide(Metropolitan University),Keiichiro Yasuda(Metropolitan University)

キーワード: 最適化|メタヒュ‐リスティクスロバスト・適応型アルゴリズム|ロバスト・適応型アルゴリズム|Optimization|Meta heuristics|Particle Swarm Optimization|Robust-Adaptive Algorithm

要約(日本語): 　著者らは、メタヒューリスティクスに代表される工学的最適化手法の具備すべき性質として、ロバスト性と適応性が重要であることを指摘している。

　ロバスト性とは、計算効率や最適性の観点から、解くべき問題構造の変動に対するパラメータ設定の頑強さを表す。一方、適応性とは、最適解の探索過程において得られる問題構造の情報に立脚したアルゴリズムの柔軟さを表す。

　これらを最適化アルゴリズムにおいて実現することにより、実システムにおける多様な最適化問題を効率よく解くことが可能となろう。

　本研究ではParticle Swarm Optimizationに着目し、ロバスト化および適応化に関する検討を行ったので報告する。

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