抄録
進化計算手法の一種であるParticle Swarm Optimization(PSO)は、粒子毎の情報と群れとしての情報を基に探索方向を決定する。PSOは世代を経ることで最良解付近へと粒子が集まりながら探索していく為、他の進化計算手法に比べ収束速度が速いことが挙げられる。しかし、PSOではある局所解に粒子が集まったとき、各粒子の移動量が減少しているために探索の多様性が失われる問題点がある。一方、探索の多様性を保つために、複数の個体のグループ間で探索を行う分散型遺伝的アルゴリズム(DGA)が提案されており、DGAはグループ毎の並列的な探索が可能である。我々は、PSOにおいてこのような探索の多様性が失われる問題を解決するため、過去の研究において、得られた適合度をもとに、局所的な探索を行う粒子のグループと広域的な探索を行う粒子のグループに分けて探索するPSOを提案した。提案PSOはDGAと同様に個体のグループを形成し、グループ間で通信を行うモデルである。そのため、提案PSOはDGAと同様の手法により並列処理が実現可能であり、探索速度の向上及び多様性の向上が期待される。 本研究では、並列処理適用において探索速度及び多様性の向上を図るために、提案PSOに対しグループ間で並列に探索する仕組みを導入することを提案し、その有効性について検証した。
