免疫アルゴリズムおよびクラスタリングを用いた粒子群最適化手法の開発

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: CT18091

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 制御研究会

発行日: 2018/06/23

タイトル(英語): Development of particle swarm optimization using immune algorithm and clustering

著者名: 高森 悠希(広島大学),林田 智弘(広島大学),西崎 一郎(広島大学),関崎 真也(広島大学)

著者名(英語): Yuki Takamori(Hroshima University),Tomohiro Hayashida(Hiroshima University),Ichirou Nishizaki(Hiroshima Universuty),Shinya Sekizaki(Hiroshima University)

キーワード: 粒子群最適化手法|クラスタリング|免疫アルゴリズム|Particle swarm optimization|clustering|immune algorithm

要約(日本語): 本研究では，TCPSO(Two-swarm Cooperative Particle Swarm Optimization)(Sun and Li;2014)にクラスタリングを導入した手法(Hayashida et al.;2017)にさらに免疫アルゴリズムを導入することで，各粒子の探索能力を向上させ，より効率的に解探索を行うことを目的としたアルゴリズムを提案し，数値実験により有用性を示す．

要約(英語): This study proposes an algorithm aiming at searching solutions more efficiently by incorporating immune algorithms into PSO using clustering (Hayashida et al.;2017) which is developed based on TCPSO(Two-swarm Cooperative Particle Swarm Optimization)(Sun and Li;2014).The experimental results indicate the advantage of the proposed method.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 716 Kバイト