Particle Swarm Optimizationの改良とポートフォリオ選択への応用

越野 亮  村田 裕章  木村 春彦  

誌名
電子情報通信学会論文誌 A   Vol.J89-A   No.1   pp.48-60
発行日: 2006/01/01
Online ISSN: 1881-0195
DOI: 
Print ISSN: 0913-5707
論文種別: 論文
専門分野: 数値計算,数理計画法
キーワード: 
粒子群最適化,  ポートフォリオ選択,  非線形システム,  群知能,  

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あらまし: 
Particle Swarm Optimization (PSO)は,鳥の群れや魚の群泳など群れをなして移動する生物の行動パターンから着想を得た集団探索に基づく確率的最適化手法であり,非線形システムの最適化における様々な問題に応用されている.PSOを改良した手法としてInertia Weights Approach (IWA)とConstriction Factor Approach (CFA)がある.IWAは探索初期には問題空間を大域的に探索し,終盤では見つかった最良解付近を局所的に探索する手法であり,CFAは速度更新式において,新たにパラメータを導入した手法である.本研究では,IWAとCFAを組み合わせたInertia Weights Constriction Factor Approach (IWCFA)と集団における個体の順位に着目した PSORank を提案する.また,関数最適化問題や証券金融分野の中で最も代表的な数理モデルであるポートフォリオ選択問題に応用した結果,PSOはGAより高精度の解を得られ,提案手法はPSOよりも高精度の解が得られたことを示す.