Cooperative Coevolution using Global-best Brain Storm Optimizationによるスマートコミュニティ全体最適化

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-033

グループ名: 【全国大会】平成31年電気学会全国大会論文集

発行日: 2019/03/01

タイトル(英語): Total Optimization of Smart Community by Cooperative Coevolution using Global-best Brain Storm Optimization

著者名: 佐藤 繭子(明治大学),福山 良和(明治大学),飯坂 達也(富士電機),松井 哲郎(富士電機)

著者名(英語): Mayuko Sato(Meiji University),Yoshikazu Fukuyama(Meiji University),Tatsuya Iizaka(Corporate R&D Headquarters, Fuji electric Co., LTD.),Tetsuro Matsui(Corporate R&D Headquarters, Fuji electric Co., LTD.)

キーワード: スマートコミュニティ,コオペレーティブコエヴォリューション,グローバルベストブレインストームオプティミゼーション,低炭素社会,全体最適化,大規模最適化

要約(日本語): 現在，スマートコミュニティ（以下，SC）の実証試験が世界中で行われている。著者らは，SCの定量的評価のためSC全体最適化を検討してきた。PSO，DE，DEEPSO，BSO，MBSO，GBSO等の様々な進化計算手法によるSC全体最適化や探索領域の削減も提案してきた。しかし，解の質には改善の余地があった。また，大規模最適化において，解の質を改善するために，Cooperative Coevolutionが提案されてきた。よって本論文では，Cooperative Coevolution using GBSO（以下，CCGBSO）の提案と，CCGBSOによるSC全体最適化を提案する。

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 939 Kバイト