抄録

A-034
継続的解探索のための拡散型粒子群最適化

近年、複雑な問題を効率よく解くための手法として粒子群最適化(PSO)が注目されている。PSOでは、探索を行う粒子群が互いに情報を共有しながら高速に解へと収束する。しかし、PSOは局所解に陥りやすく、高次元の最適化問題において解探索性能が極端に低下する場合がある。その原因の一つとして、速度の収束によって解の探索が早期に停止することが挙げられる。そこで本稿では、ある粒子群が解に収束した時点でその粒子群を拡散させ、継続的な解の探索を行うことができるPSOのアルゴリズムを提案する。高次元のベンチマーク関数に対する数値実験を行い、提案アルゴリズムの有効性を検証する。