5K-5
衝突回避を導入したFully Informed PSOによる多峰性関数の最適化
○二方弘文,二宮 洋,坂下善彦(湘南工科大)
探索点を複数個持つ多点探索アルゴリズムの一つとしてParticle Swarm Optimization(PSO)が挙げられる,
PSOの特徴として,点間で互いに最適解に関する情報を共有しそれに基づいて解空間を探索することが挙げられる.
しかしこの方法は特定の最適解に関する情報に基づいているため特定の解付近に個体が集中してしまうことが多々ある.
そのため,複数の最適解を持つ多峰性問題に対して同時に全ての最適解を発見するために,本研究ではFully Informed PSO(FIPSO)を元に個体同士の衝突回避を導入したアルゴリズムを提案する.
テスト問題を用いてPSOとの性能を比較し,その有用性を示す.