論文の概要: Gradient Based Hybridization of PSO

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.09703v1
• Date: Fri, 15 Dec 2023 11:26:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-18 16:01:22.200498
• Title: Gradient Based Hybridization of PSO
• Title（参考訳）: PSOの勾配に基づくハイブリッド化
• Authors: Arun K Pujari, Sowmini Devi Veeramachaneni
• Abstract要約: Particle Swarm Optimization (PSO) は、過去30年間にわたって、強力なメタヒューリスティックなグローバル最適化アプローチとして現れてきた。 PSOは、単一目的シナリオにおける早期の停滞や、探索と搾取のバランスを取る必要性といった課題に直面している。 多様なパラダイムから確立された最適化手法と協調的な性質を統合することでPSOをハイブリダイズすることは、有望な解決策となる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1059341532498634
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Particle Swarm Optimization (PSO) has emerged as a powerful metaheuristic global optimization approach over the past three decades. Its appeal lies in its ability to tackle complex multidimensional problems that defy conventional algorithms. However, PSO faces challenges, such as premature stagnation in single-objective scenarios and the need to strike a balance between exploration and exploitation. Hybridizing PSO by integrating its cooperative nature with established optimization techniques from diverse paradigms offers a promising solution. In this paper, we investigate various strategies for synergizing gradient-based optimizers with PSO. We introduce different hybridization principles and explore several approaches, including sequential decoupled hybridization, coupled hybridization, and adaptive hybridization. These strategies aim to enhance the efficiency and effectiveness of PSO, ultimately improving its ability to navigate intricate optimization landscapes. By combining the strengths of gradient-based methods with the inherent social dynamics of PSO, we seek to address the critical objectives of intelligent exploration and exploitation in complex optimization tasks. Our study delves into the comparative merits of these hybridization techniques and offers insights into their application across different problem domains.
• Abstract（参考訳）: Particle Swarm Optimization (PSO) は、過去30年間、強力なメタヒューリスティックなグローバル最適化アプローチとして現れてきた。 その魅力は、従来のアルゴリズムに反する複雑な多次元問題に取り組む能力にある。 しかしながら、PSOは、単一目的シナリオにおける早期の停滞や、探索と搾取のバランスを取る必要性といった課題に直面している。 多様なパラダイムから確立された最適化手法と協調的な性質を統合することでPSOをハイブリダイズすることは、有望な解決策となる。 本稿では,psoを用いた勾配に基づくオプティマイザの合成手法について検討する。 我々は,異なるハイブリダイゼーション原理を導入し,逐次分離ハイブリダイゼーション,結合ハイブリダイゼーション,適応ハイブリダイゼーションなど,いくつかのアプローチを検討する。 これらの戦略はPSOの効率性と有効性を高め、最終的には複雑な最適化風景をナビゲートする能力を向上させることを目的としている。 勾配に基づく手法の強みとPSOの固有の社会的ダイナミクスを組み合わせることで、複雑な最適化タスクにおける知的探索と搾取の重要な目的に取り組む。 本研究は,これらのハイブリダイゼーション手法の利点を比較し,様々な問題領域に適用するための洞察を提供する。

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