情報処理学会 第76回全国大会講演要旨

PSO（粒子群最適化）は群知能を利用した最適化手法である．KennedyらはPSOの粒子群に対してネットワークを付加して局所性を導入する手法を提案している．我々は，その拡張として，囚人のジレンマゲームの戦略進化ダイナミクスに基づいてネットワーク上の近傍関係を変えることにより，関数最適化問題に対する適応的な解探索を可能とする手法を提案する．具体的には，ネットワークの近傍粒子間でジレンマゲームを行い，高得点粒子の戦略の真似により戦略を進化させるが，その際，各粒子の関数値が利得行列の値に影響する一方，粒子の戦略が裏切りならば，近傍粒子に関数値情報を伝えない．本稿では，提案手法の基本的な挙動の解析と性能評価を行い，前提とするネットワークのトポロジーが与える影響について検討する．