ヘテロな個体群を有する粒子群最適化に関する研究

カテゴリ: 部門大会

論文No: TC10-9

グループ名: 【C】平成30年電気学会電子・情報・システム部門大会プログラム

発行日: 2018/09/05

タイトル(英語): A study on heterogeneous agents based particle swarm optimization

著者名: 肖 恒(大阪大学),畠中 利治(大阪大学)

著者名(英語): Xiao Heng|Toshiharu Hatanaka

キーワード: 粒子群最適化|ブラックボックス関数最適化|ホタルのアルゴリズムホタルのアルゴリズム|particle swarm optimization|black box function optimization|Firefly algorithm

要約(日本語): 粒子群最適化（Particle Swarm Optimization, PSO）は簡単な実装と優れた探索性能から応用事例も多く，有望な確率的多点探索法のひとつである。しかしながら，実際に適用する際には，初期収束しやすいなどの課題もあり，問題に応じたパラメータ設定が必要になるなどの課題がある。また，高次元の問題では性能が劣化することもあり，多くの運用法や改善モデルがこれまでに提案されてきている。本研究では，この課題に対して，PSOの本体は初期設定のままで，一部の粒子（エージェント）を他の群知能モデルに従うようにするハイブリッド化からアプローチしている。本発表では，他の群知能モデルとしてFirefly Algorithm を取り上げ，いくつかのハイブリッド化の方式とともに，ベンチマーク問題における数値例から，特性の異なる粒子の導入により性能改善がなされることを紹介する。

PDFファイルサイズ: 671 Kバイト