抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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本稿では,より追跡性能を高めるために,複数のセンサ付き粒子群オプティマイザ,即ち,Multiple Particle Swarm Optimizers with Sensors(MPSOS),Multiple Particle Swarm Optimizers with Inertia Weight with Sensors(MPSOIWS)とMultiple Canonical Particle Swarm Optimizers with Sensors(MCPSOS)を構築し,実現することを提案する。これにより,得られる探索情報とセンサ情報及び最良解決定を生かして,速やかに移動目標を追跡することができる。計算機実験において,センサの設定パラメータ(個数,感知距離)を変化させて,一式のベンチマークである定速I型,変速II型と変速III型の追跡問題を解く際の探索方法MPSOIWSとMCPSOSの探索特徴を調べる。実験結果の分析により,探索方法MPSOIWSとMCPSOSの探索性能及び追跡能力などを明らかにする。(著者抄録)