@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00214317,
 author = {岩崎, 丈徳 and 穴田, 一 and Takenori, Iwasaki and Hajime, Anada},
 issue = {20},
 month = {Dec},
 note = {ニューラルネットワークの学習やエネルギーシステムの制御，新幹線の形状設計など多くの工学分野や産業分野の問題が連続最適化問題を解くことに帰着できる．しかし，これらのほとんどの問題は現実的な時間内で厳密解を求めることが困難であるため，高速かつ高精度に解探索できる，生物の進化や群れ行動を模倣した進化計算（EC）と呼ばれる近似解法が研究されてきた．その EC の 1 つに差分進化（DE）という手法があり，DE のパラメータ調整を動的に行う適応的差分進化が提案されているが，集団内の情報を有効活用しないまま収束してしまう．そこで本研究では，群れ行動の相互作用を導入した適応的差分進化を提案し，その有効性を確認した．},
 title = {群知能の相互作用構造を導入した適応的差分進化による連続最適化問題の解法},
 year = {2021}
}