メタヒューリスティックスの概念を用いた多体型高次元アルゴリズムによる大域的最適化
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概要
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本研究では，ハミルトン力学系の特性を利用した大域的最適化手法である高次元アルゴリズム(HA)に注目し，これにメタヒューリスティックスの優れた概念を導入することで，HAの性能改善を図った新しい多体型HAを提案する．具体的には，1.探索履歴を用いたHAの最適解への収束手法の改善，2.HAによって動作する複数の探索点を結合させた多体型アルゴリズムの提案，を行う．そして，本手法の有効性をシミュレーションを通して確認する．
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