周辺分布ヒストグラムを用いた実数値確率モデル遺伝的アルゴリズムの一構成法(≤特集≥進化的計算)
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概要
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遺伝的アルゴリズム(以下,GA)における中心的なオペレータである「交叉」は,短いサブ問題から構成される問題や規模が小さい問題においては,ビルディングブロックを効率良く組み合わせることができるのに対して,複雑・大規模な問題では,有益なビルディングブロックを破壊してしまうという問題がある.近年このような従来のGAの問題を解決する方法として確率モデルGA(PMBGAs : probabilistic model-building genetic algorithms)の研究が活発に行われている.確率モデルGAでは,子個体は,集団の個体分布に基づく確率モデルに従って生成される.本論文では,確率モデルGAの一手法として,個体分布の確率モデルに周辺分布ヒストグラムを用いる方法を提案する.ヒストグラムモデルとしては,等幅ヒストグラム(FWH : Fixed width histogram)と等高ヒストグラム(FHH : Fixed height histogram)を用いる.実験の結果,両モデルとも,変数間に絡みがないかあるいは絡みが弱い問題では優れた探索特性を持っていることが明らかになった.今後に残された課題についても考察する.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2002-11-15
著者
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筒井 茂義
阪南大学
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筒井 茂義
阪南大学経営情報学部
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Pelikan Martin
Illinois Genetic Algorithms Laboratory, Department of General Engineering, University of Illinois at
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Goldberg David
Illinois Genetic Algorithms Laboratory, Department of General Engineering, University of Illinois at
-
Goldberg David
Illinois Genetic Algorithms Laboratory Department Of General Engineering University Of Illinois At U
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Pelikan Martin
Illinois Genetic Algorithms Laboratory Department Of General Engineering University Of Illinois At U
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