PSO結合型離散化勾配系カオスモデルによる大域的最適化

カテゴリ: 部門大会

論文No: OS3-2

グループ名: 【C】平成17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: 2005/09/06

タイトル(英語): The Global Optimization with the PSO Coupling Type Discrete Gradient Chaos Model

著者名: 岡本 卓(慶應義塾大学),宮澤 さや香(慶應義塾大学),相吉英太郎 (慶應義塾大学)

著者名(英語): Takashi Okamoto(Keio University),Sayaka Miyazawa(Keio University),Eitaro Aiyoshi(Keio University)

キーワード: 大域的最適化|カオス|PSO|勾配系|多体系モデル結合モデル|Global Optimization|Chaos|Particle Swarm Optimization|Gradient System|Multi-agent System ModelCoupling Model

要約(日本語): 本研究では，近年注目を集めているPSO(Particle Swarm Optimization)の結合構造を利用した，多体離散化勾配系カオスモデルを提案する．具体的には，まず，最も単純な大域的探索モデルである，離散化勾配系カオスモデルを用いて自律的に探索を行う複数の個体を対流結合させた，多点探索型最適化モデルを導入する．次に，PSOモデルの探索戦略をgbest・pbestへの対流結合と位置づけ，これを導入することで，目的関数値の大小を考慮した探索戦略を付加した多体離散化勾配系カオスモデルを提案する．本研究では，提案モデルの有効性をいくつかのベンチマーク問題への適用を通して確認する．

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