繰り返し型探索指針とそれに基づくParticle Swarm Optimizationの改良手法の提案

カテゴリ: 部門大会

論文No: MC7-6

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): A Proposal of the Repeating Search Guideline and Improved Methods of Particle Swarm Optimization based on the Guideline

著者名: 平岡 創土(慶應義塾大学),岡本 卓(千葉大学),相吉英太郎 (慶應義塾大学)

著者名(英語): Sodo Hiraoka(Keio University),Takashi Okamoto(Chiba University),Eitaro Aiyoshi(Keio University)

キーワード: Particle Swarm Optimization|大域的最適化|メタヒューリスティックスメタヒューリスティックス|Particle Swarm Optimization|Global Optimization|Meta-Heuristics

要約(日本語): 近年,大域的最適化手法として大きな注目を集めているParticle Swarm Optimization (PSO)は,一般に,収束傾向が強すぎるため,その優れた動特性に基づく持続的な探索を計算終了時まで安定して行えないという問題がある.本研究では,これまで提案された改良手法に共通する指針とは異なり,収束状態と発散状態の転移を繰り返すことで,PSOの優れた動特性を損なうことなく持続的な探索を実現する「繰り返し型探索指針」を提案する.そして,この指針に基づく新しいPSOモデルをいくつか提案し,その有効性を高次元多峰性ベンチマーク問題に対する適用を通して確認する.

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