好奇心駆動型のマルチスウォーム探索の諸方法

摘要

本稿では，好奇心駆動型のマルチスウォーム探索の諸方法，即ち拡散的好奇心付き協力的な粒子群最適化器(MPSOα/DC），拡散的好奇心付き協力的な慣性粒子群最適化器(MPSOIWα/DC）と拡散的好奇心付き協力的な標準形粒子群最適化器(MCPSOα/DC）を提案する．これらの基本アイデアは，初期収束と停滞の問題改善および活性的な競合探索のため，従来の協力的な粒子群最適化の方法に拡散的好奇心と局所的ランダム探索を導入することである．諸方法の探索特徴を調べるため，5次元のベンチマック問題を解く計算機実験を行う．得られる実験結果は，MPSOα/DCの探索性能が他の方法により優れていることを示す．