高次元最適化問題におけるArtificial Bee Colony アルゴリズムの改良

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-058

グループ名: 【全国大会】平成26年電気学会全国大会論文集

発行日: 2014/03/05

タイトル(英語): Improvements of an Artificial Bee Colony Algorithm for Large-Scale Optimization Problems

著者名: 金森 修人(岡山大学),髙橋 明子(岡山大学),今井 純(岡山大学),舩曳 繁之(岡山大学)

著者名(英語): shuto Kanamori(Okayama University),Akiko Takahashi(Okayama University),Jun Imai(Okayama University),Shigeyuki Funabiki(Okayama University)

キーワード: 人工蜂コロニー|最適化|メタ・ヒューリスティクス|ベンチマークテスト|終了条件

要約(日本語): 近年、複雑な組み合わせ問題や数値最適化問題を効率的に解くことができるメタ・ヒューリスティクスが注目を浴びている。その手法の1つである人工蜂コロニー（ABC: Artificial Bee Colony）は、高次元の最適化問題に対して優れた解探索性能を発揮することが知られている。その反面、高次元問題は最適化の計算終了までに多くの時間を要する。本研究ではABCの最適化時間短縮を目的として、餌場の更新方法と終了条件に改善を加えた手法を提案する。また、2つの代表的な関数を用いてベンチマークテストを行い、従来法と提案法を比較することで、高次元問題に対する有効性を検証する。

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 478 Kバイト