高次元最適化問題のための部分更新PSO
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概要
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粒子群最適化(PSO)は, 高次元最適化問題において探索性能が著しく低下する場合がある.これは,探索の過程で得た最良解に向かって全ての粒子が急速に収束するためである.本稿では, 各粒子と最良解に対して部分的な更新規則を導入した新しいPSOを提案する.提案アルゴリズムは,粒子の過剰な収束を抑制することができ、特に高次元最適化問題に対して有効である.様々なベンチマーク問題に対して数値実験を行った結果を示す.
- 一般社団法人電子情報通信学会の論文
- 2013-07-01
著者
-
中野 秀洋
東京都市大学
-
宮内 新
東京都市大 大学院工学研究科
-
宮内 新
東京都市大学知識工学部
-
渡邊 恭成
東京都市大学大学院工学研究科
-
小島 理孝
東京都市大学大学院工学研究科
-
小島 理孝
東京都市大学
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