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AMT-PSO: An Adaptive Magnification Transformation Based Particle Swarm Optimizer AMT-PSO: 적응형 배율 변환 기반 입자 군집 최적화 프로그램

Junqi ZHANG, Lina NI, Chen XIE, Ying TAN, Zheng TANG

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요약 :

본 논문에서는 검색 프로세스에 따라 각 입자에 대한 적응형 검색 전략을 제공하는 적응형 배율 변환 기반 입자 군집 최적화 프로그램(AMT-PSO)을 제시합니다. 배율 변환은 사물을 훨씬 더 선명하게 보기 위해 볼록 렌즈를 사용하는 것에서 영감을 얻은 간단하지만 매우 강력한 메커니즘입니다. 이 변환의 핵심은 관심 영역 주변에 돋보기를 설정하여 관심 영역을 보다 주의깊고 정확하게 검사할 수 있도록 하는 것입니다. 입자 떼의 인구 분포 정보를 활용하는 진화 요인은 각 차원의 각 입자에 대한 배율 배율을 적응적으로 조정하는 지표로 사용됩니다. 또한, 섭동 기반 엘리트 학습 전략을 활용하여 떼의 최고의 입자가 로컬 최적을 탈출하고 잠재적으로 더 나은 공간을 탐색하도록 돕습니다. AMT-PSO는 15개의 단일 모드 및 다중 모드 벤치마크 기능으로 평가되었습니다. AMT-PSO의 적응형 배율 변환 메커니즘과 엘리트 학습 전략의 효과를 연구합니다. 결과는 적응형 확대 변환 메커니즘이 벤치마크 테스트 기능의 네 가지 범주에 대한 수렴 속도 및 솔루션 정확도 측면에서 제안된 AMT-PSO에 주요 기여를 제공한다는 것을 보여줍니다.

발행
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E94-D No.4 pp.786-797
발행일
2011/04/01
공개일
온라인 ISSN
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.E94.D.786
원고의 종류
PAPER
범주
정보시스템의 기초

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