情報処理学会 第80回全国大会講演要旨

本稿では、Cuckoo Search(CS)において複数の群れを生成し、各群れに異なるパラメータを割り当てた並列化CSを提案する。
従来、遺伝的アルゴリズム(GA)における島モデルのようにCSの群れを複数に分割し、並列化した手法が提案されている。
しかし、この手法は各群れが同一のパラメータを持つため、一集団のCSと比較して大きな探索性能の向上は実現できていない。
本研究では、群れ毎に異なるLévy分布形状決定パラメータを割り当てることで、大域探索と局所探索の強化を行った。
連続値最適化のベンチマーク問題を用いて従来手法との比較実験を行い、本手法の有効性を示す。