タブーリストを用いたベイジアン最適化アルゴリズムによる多峰性関数最適化(≤特集≥進化的計算)
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概要
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本論文では,我々がすでに提案している多峰性関数最適化問題に対するハイブリッド型遺伝的アルゴリズムTabu-BOA(Tabu-Bayesian Optimization Algorithm)の性能を実験的に評価した結果について報告する.Tabu-BOAでは,解候補を直接複数のタブーリストに蓄積し解の多様性を維持するとともに,遺伝的操作にベイジアンネットワークを利用する.Tabu-BOAの特長は,多峰性関数の最適解を複数個同時に,しかも効率良く求められることにある.本論文の主要な成果は,これをさまざまなGA困難な問題について実証的に示したことにある.本論文では,まずTabu-BOAの原理を述べ,性能評価を行い,さらに,既存の手法との比較検討を行う.
- 2002-11-15
著者
-
倉橋 節也
筑波大学大学院ビジネス科学研究科
-
寺野 隆雄
筑波大学大学院経営システム科学
-
寺野 隆雄
筑波大学大学院経営システム科学専攻
-
勝又 勇治
電源開発(株)
-
倉橋 節也
東京電機産業(株)
-
勝又 勇治
筑波大学大学院ビジネス科学研究科
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