Efficient Real-Coded Genetic Algorithms with Flexible-Step Crossover
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概要
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Real-coded genetic algorithms (GAs) are effective methods for function optimization. Generally speaking, the major crossover methods used in real-coded GAs require a large execution time for calculating the fitness of many children at each crossover. Thus, a new crossover method is needed for searching such a large search space efficiently. A novel crossover method that generates children stepwise is proposed and applied to the conventional generation-alternation model. In experiments based on standard test functions and actual problems, the proposed model found an optimal solution 30-40% faster than did the conventional model.
- 社団法人 電気学会の論文
- 2006-05-01
著者
-
加藤 昇平
名古屋工業大学大学院工学研究科情報工学専攻
-
MUTOH Atsuko
Nagoya Institute of Technology
-
TANAHASHI Fumiki
Toyota Motor Corporation
-
KATO Shohei
Nagoya Institute of Technology
-
ITOH Hidenori
Nagoya Institute of Technology
-
Itoh Hidenori
Nagoya Institute Of Technlogy
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