探索解の広範囲分布を維持するParticle Swarm Optimizationの提案と評価
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概要
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Particle Swarm Optimization (PSO) は問題空間上に粒子が存在し,この粒子が問題空間上の位置を変えていくことによって探索する手法である.PSO の多様化を実現するため,得られた適合度を基に粒子の順位付けを行い,順位に基づき形成された異なる働きを持つグループ間で探索を行う手法 (PPSO) が提案されている.本研究では、PPSO の適合度に応じたグループの構築の考え方に基づき,上位グループの粒子を良い適合度の解付近に局所的に分布させ,下位グループの粒子を自身のグループの重心及びグループ全体の重心から離れることで広域的に分布させる手法を提案する.提案手法は,問題空間に対して粒子のグループ単位でより広域的に分布することで多様性を向上させることが可能であると仮定し,その有効性について検証した.
- 2013-02-20
著者
-
マッキンケネス ジェームス
東京情報大学総合情報学部情報システム学科
-
永井 保夫
東京情報大 総合情報
-
永井 保夫
(株)東芝研究開発センターシステム・ソフトウエア生産技術研究所
-
森 一真
東京情報大学総合情報学部情報システム学科
-
山口 崇志
東京情報大学総合情報学部
-
マッキン ケネス
東京情報大学
-
山口 崇志
東京情報大学
-
森 一真
東京情報大学
-
マッキン ケネスジェームス
東京情報大学
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