2024-03-29T01:03:56Zhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_oaipmhoai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:001579232023-04-27T10:00:04Z01164:02735:08608:08609
べき則分布に基づいたRS-PSOの性能評価Performance evaluation of RS-PSO based on power law distributionjpnhttp://id.nii.ac.jp/1001/00157889/Technical Reporthttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_action_common_download&item_id=157923&item_no=1&attribute_id=1&file_no=1Copyright (c) 2016 by the Information Processing Society of Japan日本大学大学院工学研究科日本大学工学部日本大学工学部橋本, 廉金子, 正人岩井, 俊哉Particle Swarm Optimization(PSO) は,関数の最小値問題のような連続値最適化問題に適用できるメタヒューリスティクスの一つである.PSO は大域探索能力に乏しく,複雑な構造を有する問題において最適解を探索することは困難である.そこで,本研究では解探索性能の向上のため PSO の既存の改良手法である Random Search PSO(RS-PSO) においてべき則分布を使用する PSO の改良手法を提案する.提案手法の数値実験を行った結果,変数間依存関係のある多峰性関数の最小値探索において既存の PSO,RS-PSO より提案手法が有効であることが示された.Particle Swarm Optimization (PSO) is one of meta-heuristics that can be applied to such continuous optimization problems as minimization problems of function. It is difficult to find solution for problems with complicated structure by use of PSO, because PSO does not have much effective ability on global search. Hence, in order to improve search abilities we propose a variant for PSO that use Power Law Distribution in Random Search PSO (RS-PSO). By our numerical simulation, proposed method shows high efficiency to search solutions for minimization problems of multimodal and non-separable functions by comparison with PSO and original RS-PSO.AN10505667研究報告数理モデル化と問題解決(MPS)2016-MPS-10711122016-03-012188-88332016-02-25