講演抄録/キーワード |
講演名 |
2013-07-08 10:25
高次元最適化問題のための部分更新PSO ○渡邊恭成・小島理孝・中野秀洋・宮内 新(東京都市大) NLP2013-27 |
抄録 |
(和) |
粒子群最適化(PSO)は, 高次元最適化問題において探索性能が著しく低下する場合がある. これは, 探索の過程で得た最良解に向かって全ての粒子が急速に収束するためである. 本稿では, 各粒子と最良解に対して部分的な更新規則を導入した新しいPSOを提案する. 提案アルゴリズムは, 粒子の過剰な収束を抑制することができ、特に高次元最適化問題に対して有効である. 様々なベンチマーク問題に対して数値実験を行った結果を示す. |
(英) |
In the Particle Swarm Optimizer (PSO), the search performances can be significantly reduced for high-dimensional optimization problems. Because, all particles rapidly converge to the best solution found by the search process. This paper proposes a new PSO introducing partial update rules for each particle and the best solution. The proposed algorithm can suppress the excessive conversion of the particles, and is particularly effective for high-dimensional problems. The numerical results for various benchmark problems are shown. |
キーワード |
(和) |
粒子群最適化 / メタヒューリスティックアルゴリズム / 高次元問題 / / / / / |
(英) |
Particle swarm optimization / Metaheuristic algorithms / High-dimensional problems / / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 113, no. 116, NLP2013-27, pp. 5-9, 2013年7月. |
資料番号 |
NLP2013-27 |
発行日 |
2013-07-01 (NLP) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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NLP2013-27 |