離散変数問題に対するArtificial Bee Colony（ABC）アルゴリズムの最適化性能

カテゴリ: 部門大会

論文No: PS3-2

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): Optimizing Performance of Artificial Bee Colony Algorithm for Discrete Variables

著者名: 金森 修人(岡山大学),髙橋 明子(岡山大学),今井 純(岡山大学),舩曳 繁之(岡山大学)

著者名(英語): shuto Kanamori(Okayama University),Akiko Takahashi(Okayama University),Jun Imai(Okayama University),Shigeyuki Funabiki(Okayama University)

キーワード: 最適化|メタヒューリスティクス|人工蜂コロニー|粒子群最適化|遺伝的アルゴリズム|Optimization|Metaheuristic|Artificial Bee Colony|Particle Swarm Optimization|Genetic Algorithm

要約(日本語): 人工蜂コロニー（ABC:Artificial Bee Colony）は2007年に体系化された群知能アルゴリズムであり、高次元連続関数の最適化に対して優れた解探索性能を発揮することが知られている。一方、離散変数を含む最適化問題について、ABCを使用することは想定されていない。また、大域的最適解となる変数の値が、設定された変数の制限範囲のうち上限値もしくは下限値である場合、ABCの解探索性能は低下する問題がある。本研究では、離散変数問題の最適化性能について、ABCと同様に連続変数問題の最適化性能が優秀である粒子群最適化（PSO:Particle Swarm Optimization）や、離散変数問題の最適化に向いている遺伝的アルゴリズム（GA:Genetic Algorithm）など複数の最適化手法を比較・検証する。また、連続変数問題と離散変数問題について、大域的最適解が解空間の十分内部に位置する場合と、解空間の境界線上近傍に位置する場合に分けて検討を行う。

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