進化的アルゴリズムを組み込んだハイブリッド型Particle Swarm Optimization

抄録

メタヒューリスティクスの一つであるParticle Swarm Optimization (PSO) は動物の集団行動をモデル化することにより開発されたマルチエージェント型の最適化アルゴリズムであり，群れ状のエージェントが情報を共有しながら解空間を探索することで大域的な最適解の探索を可能にしている．一方，最適化問題に対して種々のアルゴリズムが存在するが，その複数の探索アルゴリズムを効果的に組み合わせることにより探索能力が向上すると考えられる．そこで，本研究で着目しているPSOに代表的なメタヒューリスティクスの一つである遺伝的アルゴリズムを組み込むことで，問題の構造の違いに適応的に対応することができるアルゴリズムの構築を目指す．