ナップザック問題に対する効率的 GA の適用
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概要
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Recently, Genetic Algorithms have been focussed a lot of attentions in search, optimization and machine learning as kind of aritificial intelligence as well as neural networks algorithm. Genetic Algorithms are search algorithms based on the mechanics of natural selection and natural genetics. In practice, we must set up parameters of genetic operations, such as selection, crossover and mutation in order to obtain the final solution in applying genetic algorithms for a given optimization problem. In this paper, we propose an efficient parameters of genetic operetions for the given knapsack problems.
著者
-
片山 謙吾
岡山理科大学工学部情報工学科
-
成久 洋之
Faculty of Engineering, Okayama University of Science
-
成久 洋之
岡山理科大学
-
平林 永行
岡山理科大学工学部情報工学科
-
Giovinco Michael
岡山理科大学大学院工学研究科博士課程システム科学専攻
-
片山 謙吾
岡山理科大学
-
Giovinco Michael
Harverd University
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