高次元関数最適化のためのParticle Swarmに関する一考察(セッション5)
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概要
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Particle Swarm Optimization(PSO)は鳥や魚の群の振る舞いに範を得た最適化法で,複数の粒子(particle)による多点の確率的探索アルゴリズムである.探索性能を改善することを目的にparticle動作モデルの係数の決定方式などが研究されており,さまざまな最適化問題に適用され,優れた結果が報告されている.しかしながら,高次元の関数最適化に適用した際には,粒子の速度ベクトルが縮退し,十分な探索を行えないことがある.そこで,本研究では,高次元空間における探索能力の向上を目的に,座標変換を導入した新たなPSOの計算モデルを提案し,いくつかのベンチマーク関数へ適用し提案手法の有用性を示す.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2006-09-14
著者
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