タカハマ　セツコ   TAKAHAMA Setsuko   高濱　節子    所属   広島修道大学  商学部    職種   教授
言語種別	英語
発行・発表の年月	2021/06
形態種別	学術論文
査読	査読有り
標題	Multimodal Optimization by Particle Swarm Optimization with Graph-Based Speciation Using β-Relaxed Relative Neighborhood Graph
執筆形態	共著
掲載誌名	Proc. of the 15th International Symposium on Distributed Autonomous Robotic Systems 2021 and the 4th
掲載区分	国外
巻・号・頁	1,pp.194-205
頁数	12
著者・共著者	Tetsuyuki Takahama and Setsuko Sakai
概要	多峰性最適化問題(MOP)は，複数の最適解を有する最適化問題において一度にすべての最適解を探索する非常に難しい問題である．MOPに対して，近接グラフを用いた種分化が提案されている．近接グラフとしてはガブリエルグラフ(GG)や相対近傍グラフ(RNG)がよく用いられるが，GGは探索性能はRNGに比して優れるが，最適解の発見確率はRNGの方が優れている．本研究では，新たな近接グラフとしてパラメータβを持つβ緩和型RNGを提案した．βRNGはβ=1のときGGに，β=2のときRNGに一致する．βRNGをグラフを用いた種分化にもとづくPSO(SPSO-G)に適応した．提案手法の有効性をCEC2013のMOPに対するコンペティション問題に適用し，その有効性を示した．