自己適応型差分進化アルゴリズムの性能比較・評価

抄録

差分進化(Differential Evolution: DE)はシンプルかつ頑健なアルゴリズムであることから，様々な分野で利用されている．しかし，問題の特徴が未知の問題に対して最適な制御パラメータを設定することは困難であり，ユーザにとって大きな負担となっている．近年，制御パラメータを探索中に調整する自己適応型差分進化(self-adaptive DE: jDE)が優秀な探索性能を持つことから注目されている．さらに，適応型DEとしてJADE，SHADEが良好な性能を示している．本研究では，これらのDEをベンチマーク関数によって評価実験を行い，各アルゴリズムの性能比較を行う．