最良解情報を用いた適応型Particle Swarm Optimization

• 山口 晃歓

  東京都立大学大学院

• 岩崎 信弘

  東京都立大学大学院

• 安田 恵一郎

  東京都立大学大学院

書誌事項

タイトル別名

• Adaptive Particle Swarm Optimization Using Information about Global Best
• サイリョウカイジョウホウ オ モチイタ テキオウガタ Particle Swarm Optimization

抄録

The Particle Swarm Optimization method is one of the most powerful optimization methods available for solving global optimization problems. However, knowledge of adaptive strategies for tuning the parameters of the method for application to large-scale nonlinear non-convex optimization problems is as yet limited. This paper describes an adaptive strategy for tuning the parameters of the PSO method based on some numerical analysis of the behavior of PSO. The proposed adaptive tuning strategy is based on self-tuning of the parameters of PSO, which strategy utilize the information about the frequency of an updated global best of a swarm. The feasibility and advantages of the proposed adaptive PSO algorithm are demonstrated through some numerical simulations using three different typical global optimization test problems.

収録刊行物

• 電気学会論文誌Ｃ（電子・情報・システム部門誌）

  電気学会論文誌Ｃ（電子・情報・システム部門誌） 126 (2), 270-276, 2006

  一般社団法人 電気学会

キーワード

• 大域的最適化
• Swarm Intelligence
• Particle Swarm Optimization
• 適応型アルゴリズム

詳細情報

• CRID: 1390282679580797952
• NII論文ID: 10017256856
• NII書誌ID: AN10065950
• DOI: 10.1541/ieejeiss.126.270
• ISSN: 13488155
• ISSN: 03854221
• NDL書誌ID: 7827234
• Web Site: https://ndlsearch.ndl.go.jp/books/R000000004-I7827234
• Web Site: https://www.jstage.jst.go.jp/article/ieejeiss/126/2/126_2_270/_pdf
• 本文言語コード: ja
• データソース種別:
  • JaLC
  • NDL
  • Crossref
  • CiNii Articles
• 抄録ライセンスフラグ: 使用不可