連続最適化問題のための多重戦略による粒子群最適化アルゴリズム

LIU Ziang; NISHI Tatsushi

文献

J-GLOBAL ID：202002269479659145 整理番号：20A2053106

連続最適化問題のための多重戦略による粒子群最適化アルゴリズム

Particle Swarm Optimization Algorithm with Multiple Strategies for Continuous Optimization Problems

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資料名：
巻： 2020 ページ： 143-148 発行年： 2020年09月17日
JST資料番号： L8301A 資料種別：会議録 (C)
記事区分：原著論文発行国：日本 (JPN) 言語：英語 (EN)

粒子群最適化(PSO)は,様々な分野に適用された効率的な最適化アルゴリズムである。しかし,現在のPSO変異体の普遍性は,まだ満足のいくものではない。そこで本稿では,複数の戦略を持つ粒子群最適化(MSPSO)を提案する。提案したアルゴリズムは,いくつかの効率的で単純なPSO検索戦略から成る。提案したMSPSOを適用して,連続最適化問題を解決した。結果は,提案したMSPSOアルゴリズムの優位性を示した。(翻訳著者抄録)

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数値計算 , システム最適化手法

引用文献 (13件)：

J. Kennedy and R. Eberhart, “Particle swarm optimization,” in Proceedings of ICNN'95 - International Conference on Neural Networks, Perth, WA, Australia, 1995, vol. 4, pp. 1942-1948, doi: 10.1109/ICNN.1995.488968.
Y. Wang, B. Li, T. Weise, J. Wang, B. Yuan, and Q. Tian, “Self-adaptive learning based particle swarm optimization,” Information Sciences, vol. 181, no. 20, pp. 4515-4538, Oct. 2011.
A. Ratnaweera, S. K. Halgamuge, and H. C. Watson, “Self-organizing hierarchical particle swarm optimizer with time-varying acceleration coefficients,” IEEE Trans. Evol. Computat., vol. 8, no. 3, pp. 240-255, Jun. 2004, doi: 10.1109/TEVC.2004.826071.
B. Y. Qu, P. N. Suganthan, and S. Das, “A distance-based locally informed particle swarm model for multimodal optimization,” IEEE Trans. Evol. Computat., vol. 17, no. 3, pp. 387-402, Jun. 2013.
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