講演抄録/キーワード |
講演名 |
2011-03-08 14:10
拡散的好奇心を用いたマルチ慣性重み付き粒子群最適化器の探索性能 ○章 宏(九工大) NC2010-177 |
抄録 |
(和) |
本稿では,慣性重み付き粒子群最適化器(Particle Swarm Optimizer with Inertia Weight, PSOIW)の探索性能を高めるため,好奇心を用いたマルチ慣性重み付き粒子群最適化器(Multiple Particle Swarm Optimizers with Inertia Weight with Diversive Curiosity, MPSOIW$\alpha$/DC)を提案する.その特徴としては,(1)複数個のPSOIWの同時探索,(2)局所ランダム探索による各PSOIW探索に対する結果補正,(3)好奇心機能による初期収束問題の解消とのことである.本提案法の探索特徴を調べるため,一式の5次元のベンチマック問題の計算機実験を行う.得られる実験結果により,オリジナルPSOIWおよび他の最適化方法に比べて最良のPSOIWを用いたMPSOIW${}^{\ast}\alpha$/DCの顕著な探索能力が示される. |
(英) |
In this paper we propose a newly multiple particle swarm optimizers with inertia weight with diversive curiosity (MPSOIW$\alpha$/DC) for improving the search performance of a plain particle swarm optimizer with inertia curiosity (PSOIW). It has the following outstanding features: (1) Implementing plural PSOIWs in parallel to search, (2) Implementing a localized random search to correct solutions for each PSOIW search, and (3) Introducing curiosity into the multi-swarm to alleviate stagnation. For investigating the search characteristics of the proposal, computer experiments on a suite of 5-dimensional benchmark problems are carried out. The obtained results indicate that the search performance of the MPSOIW${}^{\ast}\alpha$/DC using the optimal PSOIW is superior to the PSOIW/DC, EPSOIW, PSOIW, OPSO, and RGA/E for dealing with the given problems. |
キーワード |
(和) |
協力的な粒子群最適化 / 慣性重み付き粒子群最適化器 / 好奇心 / ハイブリッド探索 / 群知能 / / / |
(英) |
cooperative particle swarm optimization / particle swarm optimizer with inertia weight / curiosity / hybrid search / swarm intelligence / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 110, no. 461, NC2010-177, pp. 295-300, 2011年3月. |
資料番号 |
NC2010-177 |
発行日 |
2011-02-28 (NC) |
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) |
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NC2010-177 |