Abstract
実問題への適用を想定して開発されたセルオートマトン粒子群最適化を拡張し,探索性能や効率性の向上を試みる.既往研究で提案された標準的なパラメータは,多峰性関数を対象に設定されたことから,複雑な設計空間に対して有効な探索を行えるが,従来の粒子群最適化と比較して局所探索能力が低下する.また,粒子間の距離計算は位置関係を求めるために必要であるが,これにより計算時間が増大する.本研究では,これらの問題を解決するためにパラメータの再検討や手法の拡張を行い,高次元のテスト関数においてその有効性を検証した.
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