相関性を用いた回転不変性を有するParticle Swarm Optimization

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-023

グループ名: 【全国大会】平成30年電気学会全国大会論文集

発行日: 2018/03/05

タイトル(英語): Particle Swarm Optimization with Rotational Invariance Using Correlativity

著者名: 熊谷 渉(首都大学東京),安田 恵一郎(首都大学東京)

著者名(英語): Wataru Kumagai(Tokyo Metropolitan University),Yasuda Keiichirou(Tokyo Metropolitan University)

キーワード: メタヒューリスティクス,Particle Swarm Optimization,回転不変性,相関性,座標変換

要約(日本語): メタヒューリスティクスは多様な環境下での使用が想定されるため、問題構造の変化に対するロバスト性が必要である。その一種として、解空間の変換に対する不変性（変換不変性）が挙げられ、変換不変性の具備が設計方針の一つとして望ましい。一方で、Particle Swarm Optimization（PSO）は解空間の回転変換に対して探索性能が極端に悪化することが知られている。まず本稿では、その原因が、解空間の回転変換に対する不変性（回転不変性）の欠如にあることを指摘する。また、相関性を用いた回転不変性を有するPSOを提案すると同時に、提案手法が回転不変性を有することを示す。最後に、変数分離可能なベンチマーク関数を対象にした数値実験を通じて、提案手法の有用性を示す。

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 272 Kバイト