自己最良位置の混合成分を考慮した粒子群最適化法 Particle Swarm Optimization Considering Component Combined with Personal Best Positions

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抄録

粒子群最適化法(Particle swarm optimization: PSO)は,群知能の一種であり,動物の社会的行動を模擬した確率的探索法の一つである.この方法は,概念が非常に単純であり,様々な問題へ比較的容易に適用できることから,近年注目を集めている.しかし,PSOには,探索空間の次元が上がるにつれて探索の効率が悪化するという問題がある.本研究では,各粒子の自己最良位置の混合成分を新たに考慮したPSOを提案する.提案手法では,自己最良位置の適合度に関する重み付き重心を算出し,これを従来のPSOの状態更新法に加えることにより,探索の効率化を図る.提案手法を連続変数最適化のべンチマーク問題に適用し,その有効性を検証する.

Particle swarm optimization (PSO), which is included in swarm intelligence, is a population-based stochastic optimization technique. The motivation of the PSO is based on social behavior of fish schooling or bird flocking. The PSO is attractive due to the simplicity of its concept and the facility for the applications to diverse optimization problems. However, the traditional PSO can not work in high dimensional searching space effectively. In this paper, we propose a new PSO considering a combined component, which is obtained from the personal best positions of the particles in the searching space. The present PSO first calculates a center of the personal best positions weighted by their fitness values, and uses it for the update of the particle position. The effectiveness and the validity of the proposed PSO are verified by applying it to the some benchmarks of the continuous variable optimization problems.

収録刊行物

  • 電子情報通信学会技術研究報告. SIS, スマートインフォメディアシステム

    電子情報通信学会技術研究報告. SIS, スマートインフォメディアシステム 111(78), 1-4, 2011-06-02

    一般社団法人電子情報通信学会

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各種コード

  • NII論文ID(NAID)
    110008746030
  • NII書誌ID(NCID)
    AA1196239X
  • 本文言語コード
    JPN
  • 資料種別
    ART
  • ISSN
    09135685
  • NDL 記事登録ID
    11158541
  • NDL 雑誌分類
    ZN33(科学技術--電気工学・電気機械工業--電子工学・電気通信)
  • NDL 請求記号
    Z16-940
  • データ提供元
    CJP書誌  NDL  NII-ELS 
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