カオスニューロダイナミクスによる粒子群最適化手法の切替を用いた多目的最適化問題の解法
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概要
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本報告では,カオスニューラルネットワークを用いて複数の粒子群最適化(particle swarm optimization,PSO)手法を切り替えて用いることにより,多目的最適化問題を解く手法を提案する.このPSO手法の切り替えには,Hasegawaらが提案したカオスニューロダイナミクスによる巡回セールスマン問題(traveling salesman problem, TSP)解法に基づいて,筆者らが提案した非対称TSP解法の切り替え手法で用いた方法を転用している.これにより,カオスニューロンの特徴である不応性効果を利用して指数関数的減衰を伴うtabu効果を実現する.その結果,提案手法は,複数のPSO手法の中から効果のある解法を選択して用いる事により,単一カオスニューロンを用いた2種類のPSO手法の切り替えと比較して,同等以上の性能になることをシミュレーション実験の結果から示す.
- 2012-03-20
著者
-
安達 雅春
東京電機大学
-
橘 俊宏
東京電機大学大学院先端科学技術研究科電気電子システム工学専攻
-
橘 俊宏
東京電機大 大学院先端科学技術研究科
-
安達 雅春
東京電機大学大学院 工学研究科 電気電子工学専攻
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