FIT2015第14回情報科学技術フォーラム 開催日:2015年9月15日(火)~17日(木) 会場:愛媛大学城北キャンパス
抄録
F-029
Artificial Bee Colonyにおける学習パラメータの影響に関する検討
竹内広樹・荒川正幹(宇部高専)
Artificial Bee Colony (ABC) Algorithmはミツバチの採餌行動にヒントを得て考案された最適化手法である。高次元最適化問題における解探索性能が優れているため、多くの研究が行われ、ABCの改良版が提案されている。しかし、各パラメータの探索性能への影響については、解明されていない点が多い。本研究の目的は、ABCの学習パラメータが探索にどのような影響を与えるかを調査することである。ABCおよびその改良版について、いくつかのベンチマーク関数を対象としたシミュレーションを実施し、パラメータの影響を検討した。