講演抄録/キーワード |
講演名 |
2017-08-11 12:30
共進化粒子群最適化における動的グループ化機構に関する検討 ○吉川凌介・中野秀洋・宮内 新(東京都市大) CCS2017-17 |
抄録 |
(和) |
粒子群最適化(PSO)は群れを成す生物の行動を模倣した最適化アルゴリズムの一つである.多数の設計変数を有する高次元問題を解く際,PSOの探索性能は著しく低下する.この問題を改善する手法として,共進化PSOアルゴリズムが提案されている.このアルゴリズムでは,粒子群を複数のサブ粒子群に分割し,各部分探索空間における部分解を探索する.本稿では,決定論的な規則に基づき部分探索空間を動的に再構成する手法を提案する.いくつかのベンチマーク問題を用いた数値実験により,提案手法の性能を評価する. |
(英) |
Particle Swarm Optimization (PSO) is one of optimization algorithms that imitate the behavior of organisms in a swarm.
In solving high-dimensional optimization problems with many design variables,
the search performance of PSO significantly decreases.
As a method to improve such problems, co-evolutionary PSO algorithms have been proposed.
In the algorithms, a particle swarm is divided into plural sub-swarms, and each sub-swarm searches partial solutions in partial search space.
In this paper, we propose a method to reconstruct partial search space dynamically based on deterministic rules.
In the numerical experiments by using some benchmark problems, the performance of the proposed method is evaluated. |
キーワード |
(和) |
PSO / 共進化アルゴリズム / / / / / / |
(英) |
PSO / co-evolution algorithm / / / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 117, no. 173, CCS2017-17, pp. 43-46, 2017年8月. |
資料番号 |
CCS2017-17 |
発行日 |
2017-08-03 (CCS) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
PDFダウンロード |
CCS2017-17 |