解空間の構造推定情報を用いた適応的Particle Swarm Optimizationの性能評価

カテゴリ: 部門大会

論文No: TC9-1

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): Performance Evaluation of Adaptive Particle Swarm Optimization using Estimation Information of Solution Landscape

著者名: 國領 大介(神戸大学),貝原 俊也(神戸大学),藤井 信忠(神戸大学),岩竹 大(神戸大学)

著者名(英語): Daisuke Kokuryo|Toshiya Kaihara|Nobutada Fujii|Hiro Iwatake

キーワード: メタヒューリスティクス|粒子群最適化|構造推定構造推定|Meta-heuristics|Particle Swarm Optimization|Landscape Information

要約(日本語): 実用時間で工学的に十分な精度の解を得るメタヒューリスティクスの一つの手法として，群状の探索点が情報を共有しながら解空間を探索するParticle Swarm Optimization（PSO）が注目されている．我々は，解の探索性能の向上のために，解空間の構造を推定し，その情報を基に探索戦略の調整を行う適応的PSOに関する研究に取り組んできた．本発表では地形解析手法の一つであるFitness Distance Correlationに着目し，解空間の構造を推定し探索戦略の調整を行う適応的PSOを提案し，その性能について計算機実験により検証する．

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