粒子の自律性と相互作用に基づくセルオートマトンPSOの提案
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概要
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本研究の目的は現実問題の最適化に対する実用的な手法を開発することである.応用における使いやすさと拡張性は最適化手法の実用性を高めるために重要である.本論文は,粒子群最適化(Particle Swarm Optimization: PSO)に対して,解探索における収束性能の問題点を解決し,実問題に対するメタヒューリスティクスとしての有効性を高めるために,セルオートマトン(Cellular Automaton: CA)の考え方を導入したセルオートマトンPSOの提案を試みる.提案手法は,各粒子を群全体で制御せず,近接最適性原理に基づく行動ルールで自律的に行動させ,近傍との相互作用を促すことで解探索を行う.このようにして,提案手法は,探索中の最良位置に対する過度な収束を防ぎ,大規模,かつ複雑な設計空間において効果的な解探索を行うことができると考えられる.本論文では,連続関数を用いた数値実験により,実問題への適用を想定した手法の枠組みとしての提案手法の有効性を示す.
- 2014-04-15
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