記事「中心力最適化(CFO)アルゴリズム」についてのディスカッション

MetaQuotes 2026.02.11 07:37

本記事では、重力の法則にヒントを得た中心力最適化(Central Force Optimization, CFO)アルゴリズムを紹介します。このアルゴリズムは、物理的引力の原理を用いて最適化問題を解決する手法を探究するものです。ここでは、「より重い」解が、成功度の低い解を引き寄せる仕組みを扱います。

引力の大きさは、ニュートンの万有引力の法則に類似した規則に基づいて計算されます。これは、エージェント間の「質量」の差（解の品質の差）と、それらの間の距離に依存します。適応度関数の値が高いエージェントは、近くにある値の低いエージェントを強く引き寄せますが、遠くにあるエージェントにはほとんど影響を与えません。これらの力の作用により、各エージェントは加速され、移動を開始します。小さく「軽い」エージェントは、「重い」エージェントに向かって移動し、まるで球が丘の斜面を転がって頂上へ向かうかのように振る舞います。アルゴリズムの各ステップにおいて、エージェントは引力を再計算し、その運動を更新します。エージェントが探索領域の境界を越えようとした場合には、反射機構が作動します。これは、領域の端に壁があり、エージェントがそこから跳ね返されて許可された領域内に戻される様子に例えられます。

時間の経過とともに、エージェントは地形内の高い地点の周囲に集まり始めます。多くのエージェントが最も有望な領域に集中し、反復を重ねるごとにピークの位置がより正確に特定されていきます。理想的には、十分な反復回数を与えれば、すべてのエージェントは地形全体における大域的最大値、すなわち最も高い地点の周囲に収束します。

CFOの特徴は、本質的に決定論的アルゴリズムである点にあります。同一の初期エージェント配置で2回実行した場合、常に同じ結果が得られます。この点が、乱数に依存する多くの他のメタヒューリスティックアルゴリズムとの大きな違いです。

CFOアルゴリズム

作者: Andrey Dik

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