並列Particle Swarm Optimizationにおける協調処理(グラフ,ペトリネット,ニューラルネット及び一般)
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概要
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本稿では,Peng-Yeng Yinらによって提案されたScatter Particle Swarm Optimization (PSO)に基づく,協調処理を導入した並列Particle Swarm Optimizationアルゴリズムを提案する.Particle Swarm OptimizationアルゴリズムはSwarm Intelligenceという分野に属する,新しい最適化手法である.PSOアルゴリズムは探索に用いる個体数に応じて性能が変動するが,個体数を増やすと計算量が多くなるため,並列化が有効となる.しかし,PSOは収束性が高いため,単純な並列PSOでは一部の局所最適解に探索が集中してしまうことがあった.そこで本稿では,並列PSOの探索能力向上のために,Scatter PSOに協調処理を追加する手法を提案する.また,提案手法の有効性を混合ガウス分布を用いたベンチマーク問題を用いて確認する.
- 2007-11-23
著者
-
名嘉村 盛和
琉球大学工学部情報工学科
-
名嘉村 盛和
琉球大学工学部
-
名嘉村 盛和
Graduate School Of Engineering And Science University Of The Ryukyus
-
波平 光洋
琉球大学工学部情報工学科
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