遺伝的プログラミングによるPSOに対するアルゴリズム調整器の提案とその調整則の学習

カテゴリ: 部門大会

論文No: TC14-9

グループ名: 【C】平成24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: 2012/09/05

タイトル(英語): Proposal of Algorithm Tuners for PSO and Learning Tuning Rules using Genetic Programming

著者名: 金政 実(慶應義塾大学),相吉英太郎 (慶應義塾大学)

著者名(英語): Minoru Kanemasa(Keio University),Eitaro Aiyoshi(Keio University)

キーワード: 遺伝的プログラミング|粒子群最適化|アルゴリズム調整器アルゴリズム調整器|Genetic Programming|Particle Swarm Optimization|Algorithm Tuner

要約(日本語): 最適化手法を最適化問題に適用するときに課題となるのは，アルゴリズム中のパラメータを問題ごとに設定，調整することである．特に，ヒューリスティックな最適化手法においては，アルゴリズムの更新式が数理的な根拠によって導出されたものでなく，パラメータの設定についても，理論的な根拠に基づく指針を与えることはできない．そこで，問題ごとにパラメータを試行錯誤的に設定したり，時変的に調整したりすることが行われている．本研究では，後者の調整に関して，大域的最適解の探索過程の状況に応じる形でパラメータを調整する方法の探索を目的とし，使用する最適化アルゴリズムを反復試行しながら，その調整則を獲得する方法を提案する．具体的には，Particle Swarm Optimizationとりあげ，探索過程の状況を示す変数の値に応じ，その情報をフィードバックすることで更新式中のパラメータを自動的に決めるための調整則を獲得することを考える．

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