Particle Swarm Optimizationの探索挙動に関する実験的解析

カテゴリ: 部門大会

論文No: TC3-3

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): An Empirical Analysis on Search Behavior of Particle Swarm Optimization

著者名: 横田 裕史(神奈川大学),増田 和明(神奈川大学),栗原 謙三(神奈川大学)

著者名(英語): Hirofumi Yokota(Kanagawa University),Kazuaki Masuda(Kanagawa University),Kenzo Kurihara(Kanagawa University)

キーワード: メタヒューリスティクス|確率的最適化|Particle Swarm Optimization (PSO)|収束性|meta-heuristics|stochastic optimization|particle swarm optimization (PSO)|convergence

要約(日本語): 本論文では，Particle Swarm Optimization（PSO）の探索挙動を実験的に解析する。有力な進化計算手法の挙動を調べることは，それらの探索戦略を理解し，有効な探索を実現する本質的な機能を特定するために有益である。この文脈で，著者らは既にDifferential Evolution（DE）を解析している。今回は，先行研究にならい実際の問題を解く試行で個体の平均の速さを調べることを通じてPSOの探索挙動，特に収束性を実験的に解析する。実験結果から，(1) 平均の速さは指数的に減少する傾向があり，(2) 全個体が単一点に集まるさい収束性が著しく強まる傾向があることを見出す。さらに，個体の平均の速さに基づいて初期収束の兆候を検出し，探索点を再配置することによって大域的探索能力を高めようとする応用例を示す。

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