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J-GLOBAL ID：201902247291836692   整理番号：19A0148172

複数解探索を考慮した分散型Bat Algorithm

著者 (5件)： 岩瀬拓哉 (電通大) ,  高野諒 (電通大) ,  上野史 (電通大) ,  佐藤寛之 (電通大) ,  高玉圭樹 (電通大)
資料名： 計測自動制御学会システム・情報部門学術講演会講演論文集(CD-ROM)  (計測自動制御学会システム・情報部門学術講演会予稿集(CD-ROM))
巻： 2018  ページ： ROMBUNNO.SS0410  発行年： 2018年11月25日 
JST資料番号： F0428D  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 多峰性最適化問題における,従来の多点探索アルゴリズムは一つの最適解に収束する傾向にあるが,実問題への適用を考慮した時に複数の最適解及び局所解を探索する必要がある。多点探索アルゴリズムの中でも大域と局所の探索バランスに優れたBat Algortihmは探索する上で全個体の最良解を参照して移動するため,最終的に最適解に収束することから複数解を同時に探索することは困難である。本研究では各個体の探索領域を分割させるNiche Radiusを用いることで最適解だけでなく,局所解も同時に探索可能なBat Algorithmの構築をする。従来手法と提案手法の性能を比較するため,最適解と局所解の数が異なるパターンの多峰性関数を用いてシミュレーション実験を行った結果,全ての関数に対して従来手法は一つの最適解に収束していたが,提案手法では全最適解及び局所解を探索することができ,従来に対する変更点が有効であることを示した。(著者抄録)

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  探索問題 ,  *解 ,  関数 ,  人工知能 ,  捜索 ,  近傍探索法 ,  ランダム探索 ,  *局所最適解 ,  群知能 ,  多点探索 ,  *大域最適解 ,  *探索アルゴリズム
準シソーラス用語： 局所探索 ,  多峰性関数

分類 (1件)： 計算理論  (JB02000A)

タイトルに関連する用語 (1件)： 解探索