講演抄録/キーワード |
講演名 |
2007-03-16 15:10
Evolutionary Design of Particle Swarm Optimization Using Real-Coded Genetic Algorithm ○Hong Zhang・Masumi Ishikawa(Kyushu Inst. of Tech.) |
抄録 |
(和) |
Particle Swarm Optimization(PSO)は複雑な非線形最適化問題の求解に有効な確率的かつ集団探索のアルゴリズムである。オリジナルのPSOメカニズムが非常に簡単,有力であるが,そのパラメータの最適な値を如何に決定するかはまだ未解決である。本稿では,大域でPSOのパラメータの最適な値を効率的に決定するため,実数コード遺伝的アルゴリズムによる進化的PSOという新たな方法を提案する。ここでの基本アイデアはPSOの探索性能を評価するために,実数コード遺伝的アルゴリズムの瞬時適合度の代わりに累積適合度を採用することである。これは,PSOのパラメーラの最適な値を効率的に決定する有用的な尺度を与える。この提案法の有効性を検証するため,2次元の最適化問題の計算機実験を行い,初期条件の依存性などの特徴を分析する。 |
(英) |
Particle Swarm Optimization (PSO) is a stochastic and population-based search algorithm that demonstrates its effctiveness in solving complex nonlinear optimization problems. Although the original PSO is very simple and effective, how to determine appropriate values of parameters in PSO is yet to be found. This paper proposes a novel method called evolutionary PSO, which estimates values of parameters in PSO for effectively finding globally optimal parameter values by a real-coded genetic algorithm. A crucial idea here is to adopt a temporary cumulative
fitness instead of instantaneous fitness in a real-coded genetic algorithm for evaluating the performance of the PSO. It provides a useful measure that efficiently determines appropriate values of parameters in PSO. To demonstrate the effectiveness of the proposed method, we implement a simple computer experiment on a 2-dimensional optimization problem, and analyze the characteristics of dependency on initial condition. |
キーワード |
(和) |
particle swarm optimization / 実数コード遺伝的アルゴリズム / エリット戦略 / 推定 / / / / |
(英) |
particle swarm optimization / real-coded genetic algorithm / elitism strategy / estimation / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 106, no. 590, NC2006-198, pp. 65-70, 2007年3月. |
資料番号 |
NC2006-198 |
発行日 |
2007-03-09 (NC) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 |
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