合意形成に基づくグローバル最適化モデルとその平均場限界

合意形成モデルの精神に基づいた新しい一次確率的群知能 (SI) モデル、つまり合意形成に基づく最適化 (CBO) アルゴリズムを紹介します。このアルゴリズムは、多次元の関数のグローバル最適化に使用できます。CBOアルゴリズムは、平均場限界への移行を可能にし、非標準的で非局所的な degenerate parabolic 偏微分方程式 (PDE) をもたらします。PDE解析からのツールを活用して、SIモデルの漸近挙動を理解するのに役立つ収束結果を提供します。さらに、我々のアプローチの実現可能性を強調する数値的調査を示します。