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Analysis and Investigation of Frame Invariance and Particle Behavior for Piecewise-Linear Particle Swarm Optimizer 조각별 선형 입자 군집 최적화 프로그램에 대한 프레임 불변성과 입자 동작의 분석 및 조사

Tomoyuki SASAKI, Hidehiro NAKANO

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요약 :

입자 군집 최적화(PSO)는 군집 지능 알고리즘으로 검색 성능이 뛰어나고 구현이 단순합니다. PSO는 그 특성으로 인해 다양한 최적화 문제에 적용되었습니다. 그러나 CPSO(클래식 PSO)의 검색 성능은 각 목적 함수에 대한 솔루션 공간의 참조 프레임에 따라 달라집니다. CPSO는 솔루션 공간의 참조 프레임에 대한 변환 및 스케일 변경을 통한 불변 알고리즘이지만 회전 변형 알고리즘입니다. 따라서 CPSO의 검색 성능은 회전되지 않은 문제를 해결하는 것보다 회전된 문제를 해결하는 경우 더 나쁩니다. 참조 프레임 불변성에서 최적화 알고리즘의 검색 성능은 선호하는 최적화 알고리즘의 속성인 솔루션 공간의 참조 프레임에 대한 회전, 변환 또는 크기 변경에 독립적입니다. 이전 연구에서는 회전 문제를 해결하는 데 효과적인 PPSO(Piecewise-Linear Particle Swarm Optimizer)가 제안되었습니다. PPSO 입자는 좌표계에 의존하지 않고 솔루션 공간에서 자유롭게 이동할 수 있으므로 PPSO 알고리즘은 회전 불변성을 가질 수 있습니다. 그러나 PPSO의 참조 프레임 불변성에 대한 이론적 분석은 수행되지 않았습니다. 또한, 각 입자의 거동은 PPSO 매개변수에 따라 달라지지만, 다양한 최적화 문제를 해결하기 위한 좋은 매개변수 조건은 충분히 명확하지 않습니다. 본 논문에서는 PPSO의 참조 프레임 불변성을 이론적으로 분석하고, 참조 프레임 변경 시 PPSO가 불변인지 여부를 조사했습니다. 수치모사를 통해 각 입자의 움직임과 PPSO의 성능에 영향을 미치는 PPSO의 제어변수를 명확히 한다.

발행
IEICE TRANSACTIONS on Fundamentals Vol.E102-A No.12 pp.1956-1967
발행일
2019/12/01
공개일
온라인 ISSN
1745-1337
DOI
10.1587/transfun.E102.A.1956
원고의 종류
PAPER
범주
비선형 문제

작성자

Tomoyuki SASAKI
  Shonan Institute of Technology
Hidehiro NAKANO
  Tokyo City University

키워드