実験計画法を用いた分散遺伝的アルゴリズムのパラメータ推定(≤特集≥進化的計算)
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概要
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分散遺伝的アルゴリズム(DGA)は遺伝的アルゴリズム(GA)の並列モデルの1つであり,通常のGAと比較して,高い探索能力を有する.しかしながら,DGAにはユーザが設定すべきパラメータが多数存在し,このパラメータ設定がDGAの利用の際に大きな問題となる.そこで,本研究ではこれらのパラメータの最適な設定を実験計画法を用いて予測を行う.本研究で予測を行ったパラメータは,各分割母集団内の探索に関係する8種類のパラメータと移住に関係する5種類のパラメータである.本研究ではまず,これら13種類のDGAのパラメータの傾向を把握するために,4種類の数学的テスト関数について実験を行っている.その結果,9種類のパラメータはこれら4種類の対象問題すべてにおいて似た傾向を示した.残る4種類のパラメータに関して実験計画法を用いることにより,少ない実験回数で良質なパラメータ設定を得ることが可能となった.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2002-11-15
著者
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