自律探索機能を強化したParticle Swarm Optimizationとその評価

カテゴリ: 部門大会

論文No: MC7-4

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 with Enhanced Autonomous Search Ability and Its Performance Evaluation

著者名: 飯間 等(京都工芸繊維大学),黒江 康明(京都工芸繊維大学)

著者名(英語): Hitoshi Iima(Kyoto Institute of Technology),Yasuaki Kuroe(Kyoto Institute of Technology)

キーワード: Particle swarm optimization|自律探索機能|関数最適化関数最適化|Particle swarm optimization|Autonomous search ability|Function optimization

要約(日本語): Particle swarm optimization (PSO)は探索が進むと全ての個体が全体最良解付近で探索する傾向があり、これは多峰性の関数に対しては望ましくないと考えられる。そこで、著者らは、このような多峰性関数に対して良い解を得るために、各個体の自律探索機能を強化して全体最良解にとらわれず解空間内で広く探索するためのPSOを提案した。また、大域探索と近傍探索の両方を効果的に実行できるようにするために、このPSOとオリジナルPSOを組み合わせたハイブリッド解法を提案した。本稿では、これらの提案解法を説明するとともに、提案解法で用いられるパラメータの推奨値を提示し、他のPSOとの比較結果を示す。

PDFファイルサイズ: 4,506 Kバイト