電子情報通信学会ソサイエティ大会講演要旨
N-1-27
区分線形系粒子群最適化法のNon-separable な問題における解探索性能の調査
◎佐々木智志(湘南工科大)・中野秀洋(東京都市大)
粒子群最適化法 (PSO) は多点探索のメタヒューリスティクスである.PSOは設計変数間に依存関係のあるNon-separableな問題を解く場合にはその解探索性能は悪化することが示されている.これまでに我々は区分線形系粒子群最適化法 (PPSO) を提案し,Non-separableな問題に対してPSOよりも有効であることを示した.本稿では,Non-separableな問題を対象としてPPSOとPSOの探索領域の比較を行い,PPSOの粒子がPSOの粒子よりも設計変数間の依存関係の影響を受けにくいこと,および,より大域的な探索ができることを数値実験により明らかにする.