多因子最適化のための粒子群最適化に対する Firefly algorithm による援用

カテゴリ: 部門大会

論文No: TC6-2

グループ名: 【C】2019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: 2019/08/28

タイトル(英語): Firefly algorithm Aided Particle Swarm for Multifactorial optimization

著者名: 横谷 元(大阪大学),畠中 利治(大阪大学)

著者名(英語): Gen Yokoya|Toshiharu Hatanaka

キーワード: 進化計算|多因子最適化|Firefly algorithm|粒子群最適化|Evolutionary Computation|Multifactorial Optimization|Firefly algorithm|Particle Swarm optimization

要約(日本語): 進化計算や群知能はブラックボックス関数最適化の有望な手法であり，近年，単一の集団を用いて複数の最適化問題を並列して解く多因子最適化（Multifactorial Optimization，MFO）が注目されている。MFO は，対象とする問題間の関数景観の類似性や，最適値の類似性を利用することで，解探索の効率を改善できると考えられている。我々は，粒子群最適化による MFO に対して，Firefly algorithm を組み合わせることによる探索効率の改善を検討している。本発表では，MFO では，各探索点に探索対象の目的関数を割り当てるが，メモリーを探索に用いる粒子群最適化におけるその割り当ての間隔と，その際の手続きについて検討を行い，Firefly algorithm を補助的に用いることによる探索性能の改善法を提案するとともに，ベンチマーク問題においてその効果を検証する。

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