群知能の基礎

群知能の基礎

執筆済 最適化群知能

個体が自分の経験と他個体から得た情報の両方を使って動く。 この 2 つの重みが探索の性格を決める。

情報の流れ#

群知能の手法は、良い解の情報をどう伝えるかで分類できる。

伝え方 例
全体の最良を全員が見る gBest 型 PSO
近傍の最良だけを見る lBest 型 PSO
確率的に選んだ相手を見る ABC の Onlooker
環境に痕跡を残す ACO のフェロモン

全員が同じ最良を見ると収束は速いが、その解が局所解だと全員が そこへ引き寄せられる（早すぎる収束）。近傍に限ると情報が伝わるのが遅い代わりに、 複数の谷を並行して探せる。これが探索と活用の 配分そのものになっている。

停滞への対処#

群知能に共通する弱点が、集団が 1 点に集まったあと動けなくなること。 対処は手法ごとに用意されている。

  • ABC の Scout Bee — 一定回数改善しない解を捨てて打ち直す
  • PSO の速度制限・慣性重み — 収束が速すぎないよう抑える
  • 再初期化 — 集団の一部を無作為に置き直す

参考文献#