A Statistical Comparison Study between Genetic Algorithms and Bayesian Optimization Algorithms
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概要
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The Genetic Algorithm (GA) is a search and optimization technique based on the mechanism of evolution. In this paper, we propose new statistical indices which are based on the concepts of crossover and mutation, used in GAs, to analyze the behavior of the population based optimization techniques. We also show simple results of comparison studies between GAs and the Bayesian Optimization Algorithm (BOA), a well-known Estimation of Distribution Algorithms (EDAs).
- 理論物理学刊行会の論文
- 2005-04-30
著者
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森 直樹
大阪府立大学大学院工学研究科知能情報工学分野
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森 直樹
大阪府立大学 工学部
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森 直樹
大阪府立大学工学部情報工学科
-
MORI Naoki
College of Engineering, Osaka Prefecture University
-
TAKEDA Masayuki
College of Engineering, Osaka Prefecture University
-
Matsumoto Keinosuke
College Of Engineering Osaka Prefecture University
-
Takeda Masayuki
College Of Engineering Osaka Prefecture University
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