論文の概要: Freezing Mechanism and Topology Dependence of Information Flow Structure in Small-Scale Particle Swarm Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.33421v1
• Date: Sat, 24 Oct 2026 03:36:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-27 22:27:13.325763
• Title: Freezing Mechanism and Topology Dependence of Information Flow Structure in Small-Scale Particle Swarm Optimization
• Title（参考訳）: 小型粒子群最適化における情報フロー構造の凍結機構と位相依存性
• Abstract要約: 本稿では、正規位相を持つ小型PSO(20-50粒子)に着目し、反復過程を動的重み付き影響グラフとしてモデル化する。 マイクロ、メソ、マクロレベルのメトリクスをカバーするマルチスケール情報フロー評価フレームワークを構築した。 CEC 2017ベンチマーク関数の実験は、情報フロー構造が検索の早い段階で凍結することを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.830982020949008
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The neighborhood topology of particle swarm optimization (PSO) determines information propagation and regulates the exploration-exploitation balance. However, existing evaluation methods based on fitness and spatial diversity fail to characterize the dynamic evolution internal interaction structure of the population. To address this gap, this paper focuses on small-scale PSO (20-50 particles) with regular topologies and models the iterative process as a dynamic weighted influence graph. We construct a multi-scale information-flow evaluation framework covering micro-, meso-, and macro-level metrics, and propose a freeze-point detection method based on effective nodes, a macro-level distributional metric. Experiments on CEC2017 benchmark functions show that the information flow structure freezes early in the search (3 percent - 22 percent for representative configurations and 15 percent-49 percent for global medians) and remains unchanged thereafter. The freeze time follows the order Gbest$<$ Von Neumann $<$Ring, consistent across standard, LDIW, and TVAC variants. Parameter-adaptive variants delay freezing without altering the topological order, and the freeze point is significantly negatively correlated with final solution quality. Intervention experiments under Gbest show that weakening hub nodes delays freezing and improves performance on multimodal functions, while strengthening hubs produces no additional deterioration due to saturation, revealing a decoupling between structural and performance effects. Among the three metric levels, only macro-level distributional metrics effectively capture freezing under regular topologies, because micro- and meso-level structures are predetermined by the topology. These findings reveal the freezing mechanism of information flow in small-scale PSO and provide structural prior signals for adaptive topology control.
• Abstract（参考訳）: 粒子群最適化(PSO)の近傍トポロジーは情報伝達を決定づけ、探索・探索バランスを調節する。 しかし、フィットネスと空間の多様性に基づく既存の評価手法では、個体群の動的進化の内部相互作用構造を特徴づけることができない。 このギャップに対処するため、本論文では、正規位相を持つ小型PSO(20-50粒子)に焦点を当て、反復過程を動的重み付き影響グラフとしてモデル化する。 本研究では,マイクロ,メソ,マクロレベルのメトリクスをカバーするマルチスケール情報フロー評価フレームワークを構築し,実効ノードに基づくフリーズポイント検出手法を提案する。 CEC2017ベンチマーク関数の実験によると、情報フロー構造は検索の早期に凍結する(代表構成では33%～22%、グローバル中央値では15%～49%)。 凍結時間はGbest$<$ Von Neumann $<$Ring, consistent across standard, LDIW, TVAC の変種に従う。 パラメータ適応型変種は, 位相秩序を変化させることなく凍結を遅延させ, 凍結点と最終溶液品質は負の相関を示した。 Gbestによる干渉実験により、ハブノードの弱化は凍結を遅らせ、マルチモーダル関数の性能を向上させる一方で、ハブの強化は飽和による追加劣化を生じさせず、構造と性能の疎結合が明らかとなる。 3つの計量レベルのうち、ミクロ構造とメソ構造がトポロジーによって規定されているため、通常のトポロジーの下での凍結を効果的に捉えるのはマクロレベルの分布測定値のみである。 これらの結果から,小型PSOにおける情報フローの凍結機構が明らかとなり,適応トポロジー制御のための構造的事前信号が得られた。

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