Increasing Robustness of Binary-coded Genetic Algorithm
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概要
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Genetic algorithms are often well suited for optimization problems because of their parallel searching and evolutionary ability. Crossover and mutation are believed to be the main exploration operators. In this paper, we focus on how crossover and mutation work in binary-coded genetic algorithm and investigate their effects on bit’s frequency of population. According to the analysis of equilibrium of crossover, we can see the bit-based simulated crossover (BSC) is strong crossover method. Furthermore, to increase robustness of binary-coded genetic algorithm, multi-generation inheritance evolutionary strategy(MGIS) was proposed. Simulation results demonstrate the effectiveness of the proposed method.
- 社団法人 電気学会の論文
- 2003-09-01
著者
-
HIRASAWA Kotaro
Graduate School of Information, Production and Systems, Waseda University
-
HU Jinglu
Graduate School of Information, Production and Systems, Waseda University
-
村田 純一
九州大学大学院 システム情報科学府
-
Hirasawa Kotaro
Graduate School Of Information Production And Systems Waseda Univ.
-
Murata Junichi
Department Of Electrical And Electronic Systems Engineering Faculty Of Information Science And Elect
-
Murata Junichi
Department Of Electrical Engineering Faculty Of Engineering Kyushu University
-
Murata Junichi
Graduate School Of Information Science And Electrical Eng. Kyushu University
-
胡敬 炉
九州大学
-
Hu Jinglu
Graduate School Of Information Production And Systems Waseda Univ.
-
MAO Jiangming
Graduate School of Information Science and Electrical Eng., Kyushu University
-
Mao Jiangming
Graduate School Of Information Science And Electrical Eng. Kyushu University
-
Hirasawa Kotaro
Graduate School Of Information Production And System Waseda University
-
村田 純一[他]
Graduate School of Information Science and Electrical Engineering, Kyushu University
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