AI用語集
人工知能の完全辞典
収束係数 (χ)
慣性の代替となる乗数係数で、ClercとKennedyの式に従って速度振幅を制限することでPSOの収束を保証します。
適応慣性メカニズム
最適化中に係数wが動的に変化する戦略で、通常は線的または非線的な減衰により、初期の探索と後期の活用を促進します。
係数の自己適応
パラメータc1とc2が粒子の性能に応じて進化するアプローチで、個人的学習と社会的学習の間の動的バランスを可能にします。
係数のランダム化手法
速度方程式に乱数変数r1とr2を導入する技術で、各反復で認知的・社会的成分の影響を確率的に変化させます。
加速パラメータ
φ = c1 + c2の和を示す一般的な用語で、その臨界値（φ > 4）がPSOシステムの振動的または収束的挙動を条件付けます。
探索-活用バランス戦略
w、c1、c2を動的に調整して、新しいアトラクター盆地の発見と有望な解の精緻化との最適な妥協点を維持する一連のルール。
PSO突然変異係数
停滞粒子にランダムな摂動を適用する確率を制御するパラメータで、従来のPSO係数調整の補完としてよく使用されます。
適応のための移動窓
フィットネスランドスケープの変化への応答性を可能にするため、粒子の性能を評価してPSO係数を調整する時間期間。
条件付きリセットメカニズム
停滞基準が検出されたときに係数や速度をリセットするプロセスで、早期の局所的最小値を回避します。
PSO-勾配ハイブリッド
PSO係数が勾配情報によって変調され、c1は局所的勾配降下、c2は大域的探索に使用される組み合わせ。
社会的エリート主義パラメータ
エリート粒子に追加の重みを与えるためにc2を変更する係数で、スワームによって特定された高品質領域への収束を加速します。
指数忘却メカニズム
履歴的pbestとgbestの影響が指数関数的に減衰する戦略で、c1とc2の時間適応によって実装されます。
多様性係数
PSOパラメータから派生したスワームの分散を測定するメトリックで、wを自動調整して十分な多様性を維持するために使用されます。
階層的マルチスワームシステム
異なるサブスワームが個別の係数（w, c1, c2）で動作するアーキテクチャで、探索/活用の役割の専門化を可能にします。
粘性摩擦パラメータ
慣性係数の代替案で、現在の速度に比例する減衰を導入し、PSOをエネルギー散逸のある動力学システムとしてモデル化します。