本論文では、複数解問題を対象とする新しい粒子群最適化法を提案する。同アルゴリズムは確定的であり乱数パラメータなどの不確定要素を含まない。各粒子の動作は探索空間上の格子点に制限され、複数の粒子が同一格子点あるいはその近傍に存在する時、粒子間に衝突が生じうる。また、アルゴリズムは鈍感パラメータを含み、グローバルベスト又はローカルベストの更新に遅れが生じる。この衝突や鈍感さは、粒子群の探索範囲の拡大や局所解からの脱出を狙ったものである。基本的な力学系の複数不動点探索問題に適用し、アルゴリズムの効果を検討する。%This paper presents a novel particle swarm optimizer for multi-solution problems. The algorithm has several characteristics. First, the system is deterministic and no stochastic parameters are included. Second, the particles in ring topology can move on discrete search space and inter-particles collision can occur. Third, the system includes an insensitive parameter that makes delay for update of local best. The collision and insensitive parameter can be effective to make a swarm diversity to avoid trapping into one solution or local minimum. Applying the algorithm to finding multi-fixed point of a typical dynamical system, the algorithm efficiency is investigated.
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