群の活性度を用いた多様化・集中化の評価に基づくParticle Swarm Optimization

カテゴリ: 部門大会

論文No: OS6-1

グループ名: 【C】平成18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: 2006/09/05

タイトル(英語): Particle Swarm Optimization using Swarm Activity for Evaluation of Diversification and Intensification

著者名: 武居 麻里(首都大学東京),安田 恵一郎(首都大学東京)

著者名(英語): Mari Takei(Tokyo Metropolitan University),Keiichiro Yasuda(Tokyo Metropolitan University)

キーワード: 大域的最適化|メタヒューリスティクス|Particle Swarm Optimization Particle Swarm Optimization |Global Optimization|Metaheuristics|Particle Swarm Optimization

要約(日本語): Particle Swarm Optimization は非線形最適化問題を解くための，有力な手法である。連続型多峰関数の大域的最適解を実用的な計算時間内に高い最適性を満足し，高次元・大規模な問題に対しては探索能力が急速に低下することも指摘されている。工学的応用を考える上で，高次元・大規模な問題に対する探索能力の向上は重要な課題となっており，この解決を目的とした代表的な手法としてParticleの速度上限を漸減させるアルゴリズムであるLDVmax (Linearly Decreasing Vmax）がある。Particleの速度上限をスケジュール的に漸減させることにより，探索の多様化と集中化を目指したアルゴリズムである。本稿ではLDVmaxの改良点である探索終盤における集中化を一層高めるための新たな機構を付加したアルゴリズムを提案する。

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