量子粒子群最適化法の動的問題への適用

カテゴリ: 部門大会

論文No: MC2-6

グループ名: 【C】平成26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: 2014/09/03

タイトル(英語): Quantum-inspired Particle Swarm Optimization for Dynamic Optimization Problem

著者名: 田附浩一朗 (兵庫県立大学),松井 伸之(兵庫県立大学),礒川悌次郎 (兵庫県立大学)

著者名(英語): Koichiro Tazuke(University of Hyogo),Nobuyuki Matsui(University of Hyogo),Teijiro Isokawa(University of Hyogo)

キーワード: 量子粒子群最適化法|粒子群最適化法|動的問題動的問題|Quantum-inspired PSO|Particle Swarm Optimization|Dynamic Problem

要約(日本語): Kennedy とEberhart が粒子群最適化(Particle Swarm Optimization：PSO)を提案して以来，連続値最適化問題に対する有効な計算手法として，粒子群最適化とその性能向上に関する手法の研究が様々に展開されている．量子粒子群最適化(Quantum- Inspired PSO：QPSO)もその手法の一つであり，多次元関数の最小値探索問題への適用を通して通常のPSOよりも高い性能を持つことが確認されている．しかし，探索空間が動的変化する非定常環境下におけるQPSOとの性能比較はあまり検討されていない．そこで，本論文では，非定常環境下におけるQPSOの性能を評価することを試みる．

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