改良型Particle Swarm Optimizationを用いた大域的探索性能向上に関する研究

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-067

グループ名: 【全国大会】平成17年電気学会全国大会論文集

発行日: 2005/03/15

タイトル(英語): A research relating to improvement in a global search capability with improved models of Particle Swarm Optimization

著者名: 山本 宗義(大阪府立大学),藤田 剛志(大阪府立大学),石亀 篤司(大阪府立大学)

著者名(英語): Muneyoshi Yamamoto(Osaka Prefecture University),Takeshi Fujita(Osaka Prefecture University),Atsushi Ishigame(Osaka Prefecture University)

キーワード: 最適化|大域的|局所的|Particle Swarm Optimization

要約(日本語): 電力システムの複雑化に伴い、計画・運用・制御にかかる多くの最適化問題が従来の数理計画法では求解困難となっている。これらの問題の解法手段の一つとして近年メタヒューリスティクスが注目を集めている。本研究では鳥の群れにヒント得たメタヒューリスティクスであるParticle Swarm Optimization において、解空間を大域的に探索できるようにアルゴリズムに改良を加えることで、探索性能の向上を図ったものである。

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,106 Kバイト