講演抄録/キーワード |
講演名 |
2018-04-27 16:10
動的最適化問題における解の追従性能を改善したABCアルゴリズム ○大美賀真人・中野秀洋・宮内 新(東京都市大) NLP2018-26 |
抄録 |
(和) |
本稿では,動的最適化問題のための人工蜂コロニー (ABC) アルゴリズムを提案する.動的に変化する解に対する追従性能を高めるために,提案手法では既存の ABC アルゴリズムに対して以下の二つの改良を行った.まず,局所探索を行うフェーズにおける探索点の選択を,ルーレット選択からεグリーディ選択に変更する.これにより,動的に変化する解への追従をより高速に行うことができる.また,確率的探索を行うフェーズにおける探索が停滞している探索点の選択を,停滞のカウンタを用いるものから評価値のランキングに基づくものに変更する.これにより,良解付近に存在する探索点に対する過度な再配置を抑制できる.数値実験を行い,提案手法の有効性を確認する. |
(英) |
We propose an ABC algorithm to dynamic optimization problems in this article. The proposed method makes the following two improvements against existing ABC algorithms, in order to enhance tracking performance for dynamical changing solutions. First, we change selection of search points in local search phase from roulette selection to greedy selection. By doing this, it can track dynamical changing solutions faster. Also, we change selection of search points in stochastic search phase where the search stagnation occurs from a method of using stagnation counters to a method based on evaluation value ranking. By doing this, it can suppress excessive relocation for search points existing in near optimum solutions. We perform numeric experiments, and confirm effectiveness of the proposed method. |
キーワード |
(和) |
最適化問題 / 動的最適化問題 / Artificial Bee Colony アルゴリズム / 群知能 / メタヒューリスティクス / / / |
(英) |
Optimization Problem / Dynamic Optimization Problem / Artificial Bee Colony Algorithm / Swarm intelligence / Metaheuristics / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 118, no. 15, NLP2018-26, pp. 127-131, 2018年4月. |
資料番号 |
NLP2018-26 |
発行日 |
2018-04-19 (NLP) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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NLP2018-26 |