Particle Swarm Optimizationにおける制約条件の取り扱い

カテゴリ: 部門大会

論文No: MC7-1

グループ名: 【C】平成19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: 2007/09/04

タイトル(英語): Particle Swarm Optimization for Constrained Optimization Problems

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|制約|ペナルティ|Global Optimization|Metaheuristics|Particle Swarm Optimization|constraint|penalty

要約(日本語): Particle Swarm Optimization (以下PSO) はメタヒューリスティクスの一つであり,これまでの数多くの数値実験の結果から,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つつ,求めることが可能なことが明らかにされている。
これまで無制約最適化問題に対するPSOのアルゴリズムの改良は提案され,研究されているが,有制約最適化問題に対する研究はあまりされていない。工学の問題では,制約がある場合が多いことを踏まえると多様な制約がある問題に対し柔軟性を持ち,高い最適性を有する手法の開発は重要である。上述の背景を踏まえ, PSOに合った制約の取り扱いを提案する。

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