自己最良位置と全体最良位置の合成成分を考慮した粒子群最適化法に関する研究 (スマートインフォメディアシステム) A Particle Swarm Optimization Considering Conflated Component of Personal and Global Best Positions

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著者

    • 末安 慶大 SUEYASU Keita
    • 宇部工業高等専門学校制御情報工学科 Department of Intelligent System Engineering, National Institute of Technology, Ube College
    • 久保田 良輔 KUBOTA Ryosuke
    • 宇部工業高等専門学校制御情報工学科 Department of Intelligent System Engineering, National Institute of Technology, Ube College

抄録

粒子群最適化法(PSO)は,群知能の一種であり,様々な問題へ比較的容易に適用できることから,近年注目を集めており,その探索性能改善に関する研究も数多く行われている.本報告では,粒子全体の最良位置と各粒子の自己最良位置の混合成分を考慮したPSOを提案する.提案手法では,全体最良位置と各粒子の自己最良位置の和と差に基づく合成ベクトルをそれぞれ算出し,この合成ベクトルに基づいて状態更新を行う.提案手法を連続変数最適化のベンチマーク問題に適用し,その有効性を検証する.

A particle swarm optimization (PSO), which is included in swarm intelligence, is one of the population-based stochastic optimization techniques. The motivation of the PSO is based on social behavior of fish schooling, bird flocking and so on. The PSO is attractive due to the simplicity of its concept and the facility for the applications to diverse optimization problems. Furthermore, the searching performance of the PSO has been improved by many researchers. However, it can not be said that the searching performances of the traditional PSOs are always satisfactory for various optimization problems. In this paper, we propose a new PSO considering a conflated component, which is generated from the personal and the global best positions of the particles in the searching space. 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 = IEICE technical report : 信学技報

    電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報 114(496), 17-20, 2015-03-05

    一般社団法人電子情報通信学会

各種コード

  • NII論文ID(NAID)
    110010017510
  • NII書誌ID(NCID)
    AA1196239X
  • 本文言語コード
    JPN
  • ISSN
    0913-5685
  • NDL 記事登録ID
    026327355
  • NDL 請求記号
    Z16-940
  • データ提供元
    NDL  NII-ELS 
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