PSOとDEによるハイブリッド手法の計算特性

カテゴリ: 部門大会

論文No: TC3-2

グループ名: 【C】平成23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: 2011/09/07

タイトル(英語): Computational Property of Hybrid Methods with PSO and DE

著者名: 村中 健一(慶應義塾大学),相吉英太郎 (慶應義塾大学)

著者名(英語): Kenichi Muranaka(Keio University),Eitaro Aiyoshi(Keio University)

キーワード: 大域的最適化|メタヒューリスティクス|PSO|DE|ハイブリッド手法|global optimization|meta-heuristics|perticle swarm optimization|differential evolution|hybrid method

要約(日本語): PSOの計算モデルは、複数の探索点の情報交換による創発機能は弱い。一方、DEはその創発機能によって、大域的探索機能がPSOより優れているが、この創発機能によりかえって局所的な探索性能は必ずしも優れているとはいえない。そこで、PSOのダイナミクスがp-bestやg-bestを探索駆動力としていることから、それらにDEを使用することで、これら目標入力に創発機能をもたせた。その結果、提案手法が大域的探索能力の向上に成功したことをシミュレーションにて確認した。

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