Solving performances of piecewise-linear particle swarm optimizer with neighborhood topology

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  • 区分線形系粒子群最適化法における粒子間ネットワークに関する性能評価
  • クブン センケイケイ リュウシグン サイテキカホウ ニ オケル リュウシ カン ネットワーク ニ カンスル セイノウ ヒョウカ

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これまでに著者は決定論的な粒子群最適化手法である区分線形系粒子群最適化法 (PPSO) を提案した．PPSOの粒子は収束モードと発散モードの二つの回転モードを持ち，探索過程に伴い動的に二つの回転モードが切り替わることで解空間上の探索を行う．PPSOにおいて，粒子群は多次元解空間の座標軸方向への探索に偏らずに解空間上を自由に飛び回ることができるため，回転問題に対する探索性能が高いことが示されている．本論文ではPPSOの探索性能を向上させるために，粒子間の情報共有に近傍構造を導入したN-PPSO (PPSO with Neighborhood Topology) を提案する．N-PPSOの有効性を示すために，粒子群最適化法の粒子間に近傍構造を導入したN-PSO (PSO with Neighborhood Topology) との比較実験を行う． Piecewise-linear particle swarm optimizer (PPSO) was proposed, which is a deterministic particle swarm optimization. In PPSO, each particle has two search modes which are a convergence mode and a divergence mode, and switches both search modes irregularly. PPSO is effective to solve rotated problems, because PPSO particles can move in solution spaces toward various directions. Here, in order to improve search performances of PPSO, a neighborhood topology between particles is introduced to PPSO (N-PPSO). We compared the search performances of N-PPSO with those of PSO with the neighborhood topology (N-PSO) through the numerical simulations.

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