改良型免疫アルゴリズムによる多峰性関数の大域的最大値の探索
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概要
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近年, 遺伝的アルゴリズム(GA : Genetic Algorithm)の組合せ最適化問題や多峰性関数の最適化問題などへの適用が盛んに行われている。GAは多点探索と交叉オペレータにより最適解を得るため, 状態空間を広く探索することが可能である。しかしながら, GAでは, 解の探索が不十分な時点で集団の多様性が急速に失われることがある。この問題を解決するため, 集団の多様性維持を目的とした手法がいくつか提案されている。免疫アルゴリズム(IA : Immune Algorithm)は, 生体のもつ免疫システムを真似た最適化手法であり, 解の多様性を維持するとともに, 複数の準最適解を得ることが可能である。本研究では, 最適設計問題に, このIAを適用することを念頭に, IAの改良を行い, 収束を早くするとともに, より多様性を持った解の探索を可能とした。
著者
-
松本 剛
日本医大 病院 放射線科
-
中村 秀明
山口大学大学院 理工学研究科環境共生系専攻
-
松本 剛
日本医科大学付属病院放射線科
-
宮本 文穂
知能情報システム工学科
-
中村 秀明
知能情報システム工学科
-
松本 剛
西日本電信電話株式会社(ntt西日本)
-
松本 剛
日本電信電話株式会社 (NTT)
-
松本 剛
鐵鋼スラグ協会:JFEスチール(株)
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