Effects of adaptive parameter tuning by Particle Swarm Optimization

組合せ最適化問題などの複雑な問題に対して，メタヒューリスティクス手法は有効であり，その性能は近年飛躍的に向上している．その中でも粒子群最適化(Particle Swarm Optimization : PSO) を用いた群知能(Swarm Intelligence : SI) の適応パラメータチューニングは強力な最適化能力を示す．本研究では，複数のSI アルゴリズムにPSO を用いた適応パラメータチューニングを施し，それらを比較することでPSO 適応パラメータチューニングによって強化されたSI の最適化能力を評価する．さらに，重要なパラメータ項目の考察並びに，固定パラメータとPSO 適応パラメータチューニングを比較し，PSO 適応パラメータチューニングの効果を分析する．Meta- heuristics is available for the combinatorial optimization problem and its ability has been developed. The Swarm intelligence (SI) with the adaptive parameter tuning by the Particle Swarm Optimization algorithm shows powerfull results. In this study, some SI algorithms apply the adaptive parameter tuning by the PSO algorithm. We perform simululation experiments, and evaluate the ability of SI enhanced by the PSO. In addition, we consider the important parameters for some instances, and analyze its effectiveness, comparing the enhanced SI with the SI algorithm set the static parameters