PSOに基づくアプローチ:連続大域最適化問題のためのScout粒子群アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Koyuncu Hasan; Ceylan Rahime

文献

J-GLOBAL ID：201902260693971699 整理番号：19A0981291

PSOに基づくアプローチ:連続大域最適化問題のためのScout粒子群アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

A PSO based approach: Scout particle swarm algorithm for continuous global optimization problems

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資料名：
巻： 6 号： 2 ページ： 129-142 発行年： 2019年
JST資料番号： W3533A ISSN： 2288-4300 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：オランダ (NLD) 言語：英語 (EN)

文献において,ほとんどの研究は,生物学的プロセスによって触発された新しい方法を設計することに焦点を合わせているが,しかし,より適切な最適化方法を作り出すために,方法とハイブリダイゼーション方法のハイブリッド化を慎重に調べるべきである。本研究では,連続関数最適化のための効率的な手法を設計するために,粒子群最適化(PSO)と人工ビームコロニー最適化(ABC)の効率的演算子を扱った。PSOにおいて,速度と位置概念は,収束を達成するために粒子を導いた。この点において,可変で安定なパラメータは,それらの個人的な最良の位置(P_最良)を改善することができないawkward粒子を再生するために効果的でない。従って,外部介入の必要性は,有用な粒子がawkwardになると必然的である。ABCにおいて,st相は,不適切な個体の回復を維持することにより,外部介入として作用する。標準PSOへのst相の追加により,PSOの最も重要な障害を除去する,Scot粒子群最適化(SCPSO)を形成した。その結果,ロバスト最適化アルゴリズムを得た。SCPSOを制約付き最適化問題に関してテストして,最適パラメータ値をSCPSOの一般的利用のために得た。性能を評価するために,PSOとABC法の変種,およびPSOとABCアルゴリズムに基づくハイブリッド手法を用いて,SCPSOを遺伝的アルゴリズム(GA)と比較した。結果で見られるように,SCPSOは他の手法よりも良い最適解をもたらす。さらに,その収束は,PSOおよびABCアルゴリズムの変種,および異なる数値ベンチマーク関数に関するハイブリッドアプローチに対して,基本的最適化法より優れている。結果によると,SCPSOの総統計量(TSS)値は,PSO変異体と比較して,最初(5)にランクした。第二の最良TSS(2)はCLPSOとSP-PSO技術に属する。ABC変異体との比較において,最良のTSS値(6)はSCPSOにより得られたが,BitABCのTSSは2であった。ハイブリッド技術と比較して,SCPSOは,1.375として最良の全平均ランク(TAR)を得て,SCPSOのTSSは,最初に(6)をランクした。SCPSOによって得られた適合性値は,他の方法によって得られた値より一般的により満足できる。その結果,SCPSOは他の最適化法よりも有望な利得を達成した。この結果と並行して,その使用は異なる作業分野に拡張できる。Copyright 2019 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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システム最適化手法 , 人工知能

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