優良解集合探索問題におけるクラスタ探索状態の評価と制御に基づく適応型Firefly Algorithm

カテゴリ: 部門大会

論文No: GS2-2

グループ名: 【C】平成29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: 2017/09/06

タイトル(英語): Adaptive Firefly Algorithm Based on Evaluation and Control of Cluster Search State for Superior Solution Set Search Problem

著者名: 王 鴻燃(首都大学東京),田村 健一(首都大学東京),土屋 淳一(首都大学東京),安田 恵一郎(首都大学東京)

著者名(英語): Hongran Wang|Kenichi Tamura|Junichi Tsuchiya|Keiichiro Yasuda

キーワード: メタヒューリスティクス|優良解集合探索問題|Firefly Algorithm|多様化・集中化|適応化パラメータ調整|Metaheuristics|Superior Solution Set Search Problem|Firefly Algorithm|Diversification and Intensification|AdaptationParameter Adjustment

要約(日本語): 近年，コンピューターの計算能力向上・モデリング技術の発展・最適化アルゴリズムに関する技術の発展から，実社会における多くの 最適化問題は，複数の局所的最適解を有する多峰性の問題として定式化される傾向にある。私たちは，多峰性関数において複数の優れた解を同時に発見することを目的とした最適化問題として優良解集合探索問題を提案した。また，Firefly Algorithm（FA）は優良解集合探索の過程で複数のクラスタに分かれる特徴を有し，この性質を活用することで，効率良く優良解集合を探索することを目的として本研究を行う。本研究では，優良解集合探索問題における多様化・集中化を独自に解釈し，FAのパラメータとクラスタ探索ダイナミクスを明らかにする。さらに，優良解集合探索問題のための多様化・集中化の評価指標と，事前に設定した目標値スケジュールに応じたパラメータ調整を行う適応型FAを提案し，数値実験によりそれらの有用性を検証した。

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