Particle Swarm Optimization の大域的最適化能力に関する検討

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-046

グループ名: 【全国大会】平成20年電気学会全国大会論文集

発行日: 2008/03/19

タイトル(英語): On the Global Optimization Ability of Particle Swarm Optimization

著者名: 増田 和明(神奈川大学),栗原 謙三(神奈川大学)

著者名(英語): Kazuaki Masuda(Kanagawa University),Kenzo Kurihara(Kanagawa University)

キーワード: Particle Swarm Optimization|大域的最適化|進化型計算|最適性

要約(日本語): 進化型計算手法であるParticle Swarm Optimization (PSO)は，単純な計算モデルでありながら，高い大域的最適化能力を持つことで，近年注目が高まっている． PSOに対する理解として，システム的観点からの安定性解析は行われているが，その有用性を明確に説明する報告は余り見られない．本論文では，PSOのモデルが生成する探索点移動方向に着目し，PSOの大域的最適化能力を実験的に検証する．具体的には，目的関数の勾配を導出可能な最適化問題を例題に取り上げ，勾配と比較しながらPSOの探索点移動方向がもつ特性を明らかにする．数値実験を行ったところ，PSOで探索点の移動速度が低減すると，そのとり得る方向の多様性が増加することがわかった．

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,560 Kバイト