適応化を考慮したクラスタ構造型Particle Swarm Optimization

カテゴリ: 部門大会

論文No: OS2-6

グループ名: 【C】平成21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: 2009/09/03

タイトル(英語): Cluster-Structured Adaptive Particle Swarm Optimization

著者名: 矢澤 一行(首都大学東京),元木 誠(関東学院大学),安田 恵一郎(首都大学東京)

著者名(英語): kazuyuki Yazawa(Tokyo Metropolitan University),makoto Motoki(Kanto Gakuin University),keiichiro Yasuda(Tokyo Metropolitan University)

キーワード: 大域的最適化|Particle Swarm Optimization|クラスタ構造|適応型アルゴリズム|Global Optimization|Particle Swarm Optimization|Cluster-Structure|Adaptive Algorithm

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、連続型最適化問題を解くための有力な手法の一つとして知られている。PSOの群を複数のクラスタに分割することで、有効な多様性と相互作用を付加することが可能となり、探索性能が大きく向上することがこれまでの研究からわかっている。

　本研究では、著者らが既に提案した適応型PSOの群を複数のクラスタに分割し、クラスタ間に適切な多様性と相互作用を付加することで、適応化を考慮した新たなクラスタ構造型PSOを提案した。

　典型的なベンチマーク問題を用いた数値実験により、提案手法の有用性を検証した。

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