複数局所的最適解探索のためPSOとDEの提案と評価

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-029

グループ名: 【全国大会】令和4年電気学会全国大会論文集

発行日: 2022/03/01

タイトル(英語): Proposal and Evaluation of PSO and DE for Searching Multiple Local Optimal Solutions

著者名: 王浩旭（東京都立大学）,田村健一（東京都立大学）,安田恵一郎（東京都立大学）

著者名(英語): Haoxu Wang (Tokyo Metropolitan University),Kenichi Tamura (Tokyo Metropolitan University),Keiichiro Yasuda (Tokyo Metropolitan University)

キーワード: 最適化|メタヒューリスティクス|複数局所的最適解探索|Particle Swarm Optimization|Differential Evolution|距離|Optimization|Metaheuristics|Multiple local optimal solutions search|Particle Swarm Optimization|Differential Evolution|Distance

要約(日本語): 近年の実システムの複雑化やモデリング技術の発展に伴い，解くべき最適化問題の構造は多峰構造に代表されるようにますます複雑化してきている。このような状況においては大域的最適解のみならず適切な代替案となり得る複数の局所的最適解を獲得すること（複数局所的最適解探索）が重要となる。本稿では，大域的最適解を求めるためのParticle Swarm Optimization（PSO）とDifferential Evolution（DE）に対して，探索点間の距離情報を基づく適合度を導入することで複数局所的最適解探索が可能となることを示し，複数局所的最適解探索におけるこれら2つのアプローチの評価を行った。

本誌掲載ページ: 46-47 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 322 Kバイト