作成者 |
|
|
本文言語 |
|
出版者 |
|
|
発行日 |
|
収録物名 |
|
巻 |
|
開始ページ |
|
終了ページ |
|
出版タイプ |
|
アクセス権 |
|
関連DOI |
|
関連URI |
|
関連情報 |
|
概要 |
PSO 1) やACO 2) に代表される多くの群知能 では個体間の簡単な協調作用で全体の複雑な 振る舞いを生成することを模擬している.花 火アルゴリズム(fireworks algorithm: FA)3) は 新しい群知能の一種で,花火を模擬した探索 を行う.複数の花火(探索点)がそれぞれ周辺 領域に花開き,その花火の核位置(探索点)の fitnessに応じた数のスパーク(局所探索点)がそ の...周辺に飛び散り探索を行う.花火アルゴリズ ムは,fitness値が高い花火周辺には多くのスパー クを生成し狭い範囲で探索を行い(exploitation), fitnessが低い花火周辺には少ないスパークを広い 範囲で生成する(exploration).最適解を得るま でこの探索を繰り返す. 本論文では,探索性能を向上させる第1の改良 手法として,花火のスパークが核になってさら にスパークを生成する2段階方式の花火アルゴリ ズムを提案する.実際の花火では八重芯型花火 に相当する.第2の改良として,花火の広がり (amplitude)を探索世代に応じて線形に小さくし exploration からexploitationへの遷移を強調する. 以下,第2節で従来の花火アルゴリズムを簡単 に説明し,第3節で今回の提案花火アルゴリズム を説明する.その後,第4節で比較評価実験を行 い,第5節以降で考察をして結論に導く.続きを見る
|