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多目的粒子群最適化法

多目的粒子群最適化(Multiobjective Particle SwarmOptimization:MOPSO) 法とは、粒子群最適化の手法(Particle Swarm Optimization:PSO)を用いて多目的最適化を解く方法です。

PSO は、Population based な手法である為、複数のパレート解を求めるのに適しています。

MOPSO の基本的なアルゴリズム(粒子の情報のUpdate など)は、PSO と同様ですが、 パレート解は無数に存在し、今までの単目的のように best な解が明らかではない ため、粒子の最良解(personal best)、gbest(t) 粒子群全体での最良解(global best) をどのように選択するかが問題になります。

多目的最適化においては、真の解を求めることは重要ですが、より多くの解(パレー ト解の分散を大きくする) を求めることも重要になってきます。

S-Quattro では pbest としては劣解でない限り更新を行っています。また、gbest は パレート解の中から、なるべく多様な解を求めるために、解空間での密度を考 慮し、密度の薄い所から重点的にサンプリングする方法を採用しています。

【参考文献】
雪島正敏,山本晃成 「S3 Simulation Systemの開発3 シミュレーション最適化」
日本オペレーションズ・リサーチ学会 2011年秋季研究発表会アブストラクト集(2011)