論文の概要: Analyzing and controlling diversity in quantum-behaved particle swarm optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.04840v1
• Date: Wed, 9 Aug 2023 10:02:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-10 14:13:25.829082
• Title: Analyzing and controlling diversity in quantum-behaved particle swarm optimization
• Title（参考訳）: 量子型粒子群最適化における多様性の解析と制御
• Authors: Li-Wei Li, Jun Sun, Chao Li, Wei Fang, Vasile Palade, Xiao-Jun Wu
• Abstract要約: まず,QPSOの適合度値を用いて,粒子位置の平均点と表現型との距離による遺伝子型多様性と,表現型多様性を定義する。 この2種類の多様性と探索性能の相関関係を,いくつかのベンチマーク関数を用いて検証,解析した。 QPSOアルゴリズムの探索能力向上を目的として, 平均点間距離のばらつきを制御するための2つの戦略を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.942376044252697
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper addresses the issues of controlling and analyzing the population diversity in quantum-behaved particle swarm optimization (QPSO), which is an optimization approach motivated by concepts in quantum mechanics and PSO. In order to gain an in-depth understanding of the role the diversity plays in the evolving process, we first define the genotype diversity by the distance to the average point of the particles' positions and the phenotype diversity by the fitness values for the QPSO. Then, the correlations between the two types of diversities and the search performance are tested and analyzed on several benchmark functions, and the distance-to-average-point diversity is showed to have stronger association with the search performance during the evolving processes. Finally, in the light of the performed diversity analyses, two strategies for controlling the distance-to-average-point diversities are proposed for the purpose of improving the search ability of the QPSO algorithm. Empirical studies on the QPSO with the introduced diversity control methods are performed on a set of benchmark functions from the CEC 2005 benchmark suite. The performance of the proposed methods are evaluated and compared with the original QPSO and other PSO variants.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,量子力学とPSOの概念に基づく最適化手法であるQPSO(quantum-behaved Particle Swarm Optimization)における個体群多様性の制御と解析の課題に対処する。 進化過程において多様性が果たす役割を深く理解するために、まず、粒子の位置の平均点とQPSOの適合値によって表現型多様性との距離で遺伝子型多様性を定義する。 そして,2種類の多様性と探索性能の相関関係を,いくつかのベンチマーク関数を用いて検証し,解析した結果,進化過程における探索性能との相関関係が強くなった。 最後に,得られた多様性分析に基づき,QPSOアルゴリズムの探索能力を向上させるために,平均点間距離の多様性を制御する2つの方法を提案する。 CEC 2005ベンチマークスイートのベンチマーク関数セット上で,多様性制御手法を導入したQPSOに関する実証的研究を行った。 提案手法の性能評価を行い,元のQPSOおよび他のPSOモデルと比較した。

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