局所解を多数もつ連続的大域的最適化問題に対し,(i) 数理的な手法の単点探索用の準ニュートン法を拡張し,従来の単点探索点の過去位置での微分情報のみから目的関数の形状を推定・探索する方法を改良,一定の距離内にある複数探索点で部分情報を共有し形状推定・探索する方法を提案,求解効率向上を確認した.さらに,(ii) 座標変換に関して依存した探索を行う,従来の摂動型カオス的Particle swarm optimization や近年注目されている Grey wolf optimizer の求解能力を維持しつつ,変換への不変性を保つ方法を提案,これらを組合せ,より求解能力の高い進化的手法を開発した.
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