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 2022/03
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 and Seed-Centered Mutation
執筆形態 共著
掲載誌名 Artificial Life and Robotics
掲載区分国外
巻・号・頁 27(2),pp.236-247
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,さらに,種のシードを中心とした新たな突然変異を導入した.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.
DOI https://doi.org/10.1007/s10015-022-00735-0