Particle Swarm Optimization - A Survey
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概要
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Particle Swarm Optimization (PSO) is a search method which utilizes a set of agents that move through the search space to find the global minimum of an objective function. The trajectory of each particle is determined by a simple rule incorporating the current particle velocity and exploration histories of the particle and its neighbors. Since its introduction by Kennedy and Eberhart in 1995, PSO has attracted many researchers due to its search efficiency even for a high dimensional objective function with multiple local optima. The dynamics of PSO search has been investigated and numerous variants for improvements have been proposed. This paper reviews the progress of PSO research so far, and the recent achievements for application to large-scale optimization problems.
- 2009-07-01
著者
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亀山 啓輔
東京工業大学 大学院 総合理工学研究科
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亀山 啓輔
筑波大学大学院システム情報工学研究科コンピュータサイエンス専攻
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亀山 啓輔
筑波大学大学院システム情報工学研究科
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亀山 啓輔
筑波大学システム情報工学研究科コンピュータサイエンス専攻
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亀山 啓輔
東京工業大学大学院
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Kameyama Keisuke
Graduate School Of Systems And Information Engineering University Of Tsukuba
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Kameyama Keisuke
Interdisciplinary Graduate School Of Science And Engineering Tokyo Institute Of Technology
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Kameyama Keisuke
The Authors Are With The Interdisciplinary Graduate School Of Science And Engineering Tokyo Institut
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