Artificial Bee Colony(ABC)アルゴリズムの高次元問題に対する解探索性能の強化(情報・システム基礎)
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概要
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一般に,多くの局所解をもつ高次元多峰性関数の大域的最適解を現実的な計算時間内に求めることは困難である.許容できる計算時間内に大域的最適解を求めることを保証した手法は存在しない.しかし,多くの高次元工学設計問題では必ずしも大域的最適解を必要とせず,設計条件を満たす解(これを許容解と呼ぶ)で十分な場合も多い.このような背景から近年,現実的な計算時間で必要十分な許容解を探索することが可能なメタヒューリスティクス,中でも連続型多峰性関数の解を高精度に求めることができるParticle Swarm Optimization(PSO)アルゴリズムに注目が集まっている.しかし,このアルゴリズムは問題の高次元化に伴い探索性能が低下することが指摘されている.本研究では,高次元の最適化問題においてPSOアルゴリズムよりも解探索性能が優れているArtificial Bee Colony(ABC)アルゴリズムに着目し,まずその具体的なアルゴリズム,及び更なる探索性能の向上を目的とした場合の問題点を整理する.次に問題点に対する改善策を導入したアルゴリズムを提案し,多峰性を有する高次元ベンチマーク問題に対する数値実験を通して,提案アルゴリズムの有効性を明らかにする.
- 2011-02-01
著者
-
宇谷 明秀
東京都市大学知識工学部
-
山本 尚生
東京都市大学知識工学部
-
牛膓 隆太
東京都市大学大学院工学研究科
-
長島 淳也
東京都市大学大学院工学研究科
-
宇谷 明秀
東京都市大学
-
山本 尚生
東京都市大学
-
山本 尚生
東京都市大
-
長島 淳也
東京都市大学
-
宇谷 明秀
東京都市大学大学院工学研究科
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