複数局所的最適解探索のための距離情報を考慮した適合度に基づくParticle Swarm Optimization

カテゴリ: 論文誌(論文単位)

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門

発行日: 2021/09/01

タイトル(英語): Particle Swarm Optimization Based on Fitness Considering Distance Information for Multiple Local Optimal Solutions Search

著者名: 川島　僚雄（東京都立大学），熊谷　渉（東京都立大学），田村　健一（東京都立大学），安田　恵一郎（東京都立大学）

著者名(英語): Ryoyu Kawashima (Tokyo Metropolitan University), Wataru Kumagai (Tokyo Metropolitan University), Kenichi Tamura (Tokyo Metropolitan University), Keiichiro Yasuda (Tokyo Metropolitan University)

キーワード: 複数局所的最適解探索，メタヒューリスティクス，Firefly Algorithm，Particle Swarm Optimization，距離　　Multiple local optimal solutions search，Meta-heuristics，Firefly Algorithm，Particle Swarm Optimization，Distance

要約(英語): In this letter, a Particle Swarm Optimization with fitness considering distance information is proposed. The proposed Particle Swarm Optimization is expected to obtain more multiple local optimal solutions than Firefly Algorithm which has the ablity to obtain multiple local optimal solutions. The advantage of the proposed Particle Swarm Optimization for multiple local optimal solutions search is demonstrated through some numerical simulations.

本誌: 電気学会論文誌C（電子・情報・システム部門誌） Vol.141 No.9 （2021） 特集：知能メカトロニクス分野と連携する知覚情報技術

本誌掲載ページ: 1057-1058 p

原稿種別: 研究開発レター／日本語

電子版へのリンク: https://www.jstage.jst.go.jp/article/ieejeiss/141/9/141_1057/_article/-char/ja/