修正PSO と山登り法による立体トラス構造物の多段階最適化

摘要

粒子群最適化(PSO：Particle Swarm Optimization)1)は，鳥などの集団行動から発想を得て創られたヒューリステックな最適化手法である．PSO はアルゴリズムが単純で収束が早い等の特徴を持っているが，目的関数が多峰性あるいは高次元となる問題においては探索性能が低下することが指摘されている．著者等はこの問題を改善するため， 探索アルゴリズムに修正を加えたPSO(mPSO ：modified PSO)を提案し，ベンチマーク問題に対して探索性能が飛躍的に向上することを報告した2)．さらに，トラス構造物を対象とした高次元最適化問題に適用を試み，その有効性を示した3)．本論では，さらに山登り法を加えて多段階最適化を試み，その有効性について検証する．