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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2026-07-09 14:15 重力ベクトル計算の軽量化によるαGPSAの高速化 ○倉田大輝・山仲芳和・吉田勝俊（宇都宮大）  NLP2026-29 |
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| 抄録 | （和） | 我々が開発したマルチモーダル最適化（Multimodal Optimization, MMO）アルゴリズムであるadaptive Gravitational Particle Swarm Algorithm ($alpha$GPSA)では，粒子数が増加すると重力ベクトル計算の負荷が増大し，実行時間が長くなるという問題がある． これは，従来の$alpha$GPSAが全粒子を参照して重力ベクトルを計算することに起因する． そこで本研究では，各粒子が他の全粒子ではなく，ランダムに選択した$M$個の粒子を参照して重力ベクトルを計算する高速化$alpha$GPSAを提案する． 数値実験では，CEC2013のベンチマーク関数$f_1$を用いて従来手法と提案手法の実行時間を比較し，提案手法が従来手法よりも実行時間を短縮できることを確認した． また，CEC2013の7つの関数を用いてPeak Ratio (PR)を評価した結果，多くのベンチマーク関数において複数のグローバル最適解を発見する性能を維持または向上できた一方で，一部のベンチマーク関数では性能低下が確認された． 本研究は，重力ベクトル計算の対象を限定することが$alpha$GPSAの高速化に有効であることを示し，MMO問題に対する計算負荷の小さい探索手法の可能性を示唆するものである． |
| （英） | In adaptive Gravitational Particle Swarm Algorithm ($alpha$GPSA), a multimodal optimization (MMO) algorithm developed by our group, the computational load of gravitational vector calculation increases as the number of particles increases, resulting in a longer execution time. This is because the conventional $alpha$GPSA calculates gravitational vectors by referring to all particles. Therefore, this study proposes a fast $alpha$GPSA in which each particle calculates the gravitational vector by referring not to all other particles but to $M$ randomly selected particles. In the numerical experiments, the execution times of the conventional and proposed methods were compared using the CEC2013 benchmark function $f_1$, and the proposed method was confirmed to reduce the execution time compared with the conventional method. In addition, the Peak Ratio (PR) was evaluated using seven functions from CEC2013. The results showed that the proposed method maintained or improved the ability to find multiple global optima for many benchmark functions, while performance degradation was observed for some benchmark functions. This study demonstrates that limiting the targets of gravitational vector calculation is effective for accelerating $alpha$GPSA and suggests the potential of a search method with a low computational load for MMO problems. |
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| キーワード | （和） | $alpha$GPSA / MMO / ベンチマーク関数 / / / / / |
| （英） | $alpha$GPSA / MMO / benchmark function / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 126, no. 94, NLP2026-29, pp. 19-23, 2026年7月. | |
| 資料番号 | NLP2026-29 | |
| 発行日 | 2026-07-02 (NLP) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | NLP2026-29 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLP |
| 開催期間 | 2026-07-09 - 2026-07-10 |
| 開催地（和） | トキ交流会館(佐渡) |
| 開催地（英） | Toki Koryu Kaikan (Sado) |
| テーマ（和） | NLP， 一般 |
| テーマ（英） | Nonlinear problems, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NLP |
| 会議コード | 2026-07-NLP |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 重力ベクトル計算の軽量化によるαGPSAの高速化 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Acceleration of alpha-GPSA by Reducing the Computational Cost of Gravitational Vector Calculation |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | $alpha$GPSA / $alpha$GPSA |
| キーワード(2)（和/英） | MMO / MMO |
| キーワード(3)（和/英） | ベンチマーク関数 / benchmark function |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 倉田 大輝 / Daiki Kurata / クラタ ダイキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 宇都宮大学 (略称： 宇都宮大) Utsunomiya University (略称： Utsunomiya Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 山仲 芳和 / Yoshikazu Yamanaka / ヤマナカ ヨシカズ |
| 第2著者 所属（和/英） | 宇都宮大学 (略称： 宇都宮大) Utsunomiya University (略称： Utsunomiya Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 吉田 勝俊 / Katsutoshi Yoshida / ヨシダ カツトシ |
| 第3著者 所属（和/英） | 宇都宮大学 (略称： 宇都宮大) Utsunomiya University (略称： Utsunomiya Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2026-07-09 14:15:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NLP |
| 資料番号 | NLP2026-29 |
| 巻番号（vol） | vol.126 |
| 号番号（no） | no.94 |
| ページ範囲 | pp.19-23 |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2026-07-02 (NLP) |
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