2024-03-29T06:19:35Zhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_oaipmhoai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:001085272023-11-17T02:17:36Z06504:06505:07806
活性度を考慮したクラスタ構造型Particle Swarm Optimizationjpn人工知能と認知科学http://id.nii.ac.jp/1001/00108503/Conference Paperhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_action_common_download&item_id=108527&item_no=1&attribute_id=1&file_no=1Copyright (c) 2011 by the Information Processing Society of Japan神奈川大神奈川大神奈川大ネッツエスアイ東洋神奈川大松江健人松井丈弥能登正人森住哲也木下宏揚近年,鳥や魚などの群としての行動を模倣したParticle Swarm Optimization(PSO)の研究が盛んに行われている.PSOの代表的なモデルの一つにLbestモデルがある.Lbestモデルは大域的探索能力が高く,局所解に捕まりにくいとされているが,解の収束は遅いという特徴がある.本稿では,Lbestモデルの解の収束が遅いという欠点の改善と,解探索能力の向上のため,PSOを複数のクラスタに分割したうえで,クラスタ毎の活性度によって共有情報の与え方を変える新しいPSOアルゴリズムを提案する.AN00349328第73回全国大会講演論文集201112152162011-03-022014-12-17