6V-2 種分化を導入したPSOによる複数解を持つ多峰性関数の最適化(遺伝的アルゴリズム(2),学生セッション,人工知能と認知科学,情報処理学会創立50周年記念)
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概要
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探索点を複数個持つ多点探索アルゴリズムの一つとしてParticle Swarm Optimization (PSO)が挙げられるPSOの特徴として,点間で互いに最適解に関する情報を共有しそれに基づいて解空間を探索することが挙げられる.しかしこの方法は特定の最適解に関する情報に基づいているためしばしば複数の最適解を発見できないことがある.そのため,複数の最適解を持つ多峰性問題に対して同時に全ての最適解を発見するために,本論文では探索空間を分割するために種文化を導入したParticle Swarm Optimization (SPSO)を提案する.テスト問題を用いてPSOとの性能を比較し,その有効性を示す.
- 2010-03-08
著者
-
坂下 善彦
湘南工科大学 情報工学科
-
二宮 洋
湘南工科大学工学部情報工学科
-
二宮 洋
湘南工科大学大学院工学研究科電気情報工学専攻
-
坂下 善彦
湘南工科大学工学部情報工学科
-
坂下 善彦
湘南工科大学
-
二方 弘文
湘南工科大学大学院電気情報工学専攻
-
小林 洋介
湘南工科大学工学部情報工学科
-
二宮 洋
湘南工科大学
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