6Q-3
活性度を考慮したクラスタ構造型Particle Swarm Optimization
○松江健人，松井丈弥，能登正人（神奈川大），森住哲也（ネッツエスアイ東洋），木下宏揚（神奈川大）
近年，鳥や魚などの群としての行動を模倣したParticle Swarm Optimization(PSO)の研究が盛んに行われている．PSOの代表的なモデルの一つにLbestモデルがある．Lbestモデルは大域的探索能力が高く，局所解に捕まりにくいとされているが，解の収束は遅いという特徴がある．本稿では，Lbestモデルの解の収束が遅いという欠点の改善と，解探索能力の向上のため，PSOを複数のクラスタに分割したうえで，クラスタ毎の活性度によって共有情報の与え方を変える新しいPSOアルゴリズムを提案する．