| 研究実績の概要 |
関数最適化における進化計算、特に、粒子群最適化（PSO, Particle Swarm Optimization)とホタルのアルゴリズム（FA, Firefly Algorithm)についての検討を進めてきた。
PSOについては、探索点が探索における移動の向きと大きさを決定する際に群で共有する情報（局所ベスト）の共有範囲を可変することが性能の改善に寄与する理由を定量的に説明し、実装したアルゴリズムで、実際にどの程度の性能であるかを最新のベンチマーク問題を用いて検証を行った。本成果を用いた多目的最適化法について、IEEEの進化計算に関する国際会議で発表を行った。また、FAについては、多峰性関数における複数の局所最適解を同時に発見する問題において、複数解の探索性能を強化するハイブリッド手法を提案し、その有用性を示した。
また、PSOとFAとが異なる力学系であることに注目し、それらの利点を組み合わせたよりよいアルゴリズムを開発する目的で、ハイブリッド化について実験的に検証を進めている。その成果の一部をまとめた論文は平成28年度のIEEEの進化計算に関する国際会議で発表する予定である。
2015年のIEEEの進化計算に関する国際会議において、進化計算の探索モデルの力学系について議論するSpecial Sessionとして、Recent Advances in Evolutionary Algorithms as Nonlinear Dynamical Systems を日本工業大学の神野教授、東京都市大学の中野准教授と共同で企画し、7件の発表からなるセッションを実施した。その議論から本課題の研究を進展させる有益な知見を得て、探査と探索のバランスをはかる作用をもつ一般化モデルによる関数最適化についての研究を進めている。
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