抄録
Particle Swarm Optimization (PSO)は群れの行動から着想された最適化手法である．オリジナルのPSOは均一な行動ルールからなる探索粒子群を想定しているが，改良手法として多様な探索行動が混在する用いるPSOが提案されている．Heterogeneous PSO (HPSO)は，粒子の探索戦略として，複数のレパートリーを用意し，粒子がそれぞれ異なる行動ルールを選択し，探索を行う．各粒子のpbestに一定期間変化が見られない場合は，行動ルールを変更し探索を行う．群れの多様性を向上させることでより大域的な探索が可能になる．PPOは，捕食者，被食者の関係を導入したPSOである．被食者が捕食者から逃げる行動を取ることにより，局所解からの脱出を効率的に行うことが可能である．本研究では，HPSOで用いる探索方法のレパートリーに，捕食者被食者の行動ルールを追加した手法を提案し，その探索性能について検証する．
