拡散的好奇心を用いたマルチ慣性重み付き粒子群最適化器の探索性能
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概要
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本稿では,慣性重み付き粒子群最適化器(Particle Swarm Optimizer with Inertia Weight, PSOIW)の探索性能を高めるため,拡散的好奇心を用いたマルチ慣性重み付き粒子群最適化器(Multiple Particle Swarm Optimizers with Inertia Weight with Diversive Curiosity, MPSOIWα/DC)を提案する.その特徴としては,(1)複数個のPSOIWの同時探索,(2)局所ランダム探索による各PSOIW探索に対する結果補正,(3)好奇心機能による初期収束問題の解消とのことである.本提案法の探索特徴を調べるため,一式の5次元のベンチマック問題の計算機実験を行う.得られる実験結果により,オリジナルPSOIWおよび他の最適化探索の方法に比べて最良のPSOIWを用いたMPSOIW^*α/DCの顕著な探索能力が示される.
- 2011-02-28
著者
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