抄録

◎内海翔太・亀山啓輔（筑波大）

最適化手法を効率良く解くための手法として近年粒子群最適化が注目を集めている．しかし粒子群最適化は探索済みの座標の中で最も良い解にすべての粒子が集まるため，特に速度の早い初期では最適解を通過してしまいなかなか収束に至らないことがある．そこで本論文では，計算量が小さく解の周辺における収束速度が速い勾配法と組み合わせることにより，従来のPSO より効率的に最適解を導き出せるアルゴリズムを目指した．実験により，最適解への到達が容易になったことを示した．また複数の種類のベンチマーク関数やニューラルネットワークの最適化の実験を通して，様々な種類の目的関数において従来のPSO より収束性の向上が見られたことを確認した．