DT-PSOの最適値探索能力
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概要
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最適解探索を行うためのメタヒューリスティック手法の一つに粒子群探索法(Particle Swarm Optimization;PSO)と呼ばれる手法がある。PSOは従来公表されているその他のメタヒューリスティック手法に比べ、非常に高速に評価関数の最適値を探索することが可能である。各個体は位置ベクトルと速度ベクトルの二種類の状態変数を有し、状態遷移行列によって次時点の状態変数値が計算される。このとき状態遷移行列の固有値が複素固有値であることが最適解の探索能力に影響を与えていることが報告されている。本報告ではこの点に着目し、系の動作が微分方程式で記述され、固有値が制御可能な連続時間PSO(CT-PSO)を提案する。更にこのCT-PSOを元に離散化した離散時間PSO(DT-PSO)を提案する。また収束後の探索能力の向上のため、突然変異をシステムに導入する。この突然変異により局所解からの脱出が可能となり、最適値探索の能力向上が向上する。以上の特徴を有したDT-PSOシステムが、従来提案されているPSOシステムに比べ、最適解の探索能力が向上していることを実験により確認する。
- 2009-02-21
著者
-
合原 一幸
Jst Erato合原複雑数理モデルプロジェクト:東京大学生産技術研究所
-
神野 健哉
上智大学理工学部電気電子工学科
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神野 健哉
日本工業大学
-
合原 一幸
JST,ERATO,合原複雑数理モデルプロジェクト
-
神野 健哉
JST,ERATO合原複雑数理モデルプロジェクト
-
神野 健哉
日本工大
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