階層化動的離隔型GA(hDS-GA)による離隔パラメータの最適化(新しいGA,GAの改良)(<特集>進化的計算)
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概要
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マルチエージェントシステム(以下,MASと記す)に適用する遺伝的アルゴリズム(以下,GAと記す)の1つとして,階層化動的離隔型GA (Hierarchically-Dynamically Separating GA,以下,hDS-GAと記す)を提案する.個体を複数の集団に離隔するGAは,高モデルGAや動的離隔型GAなどがある.これら従来の複数集団GAでは,集団の粒度と個体の移動頻度に関するパラメータをあらかじめ設定する必要がある.hDS-GAでは,これらのパラメータをあらかじめ設定する必要がない,本論文では,離隔に関するパラメータとして集団内個体数と個体の移動確率の2種類を取り上げ,MAS全体にとって最適なパラメータ値を進化的に獲得するhDS-GAの性質について述べる.また,集団の粒度と個体の移動頻度が最適化されることで,MASが高いシステム最音|生を獲得した例について述べる.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2004-02-15
著者
-
松井 博和
三重大学大学院工学研究科
-
片井 修
京都大学大学院情報学研究科
-
松井 博和
三重大学工学部
-
中山 功一
Nictユニバーサルメディア研究センターatr認知情報科学研究所
-
中山 功一
京都大学大学院情報学研究科システム科学専攻
-
中山 功一
Atrネットワーク情報学研究所
-
下原 勝憲
京都大学大学院情報学研究科
-
下原 勝憲
同志社大学理工学部情報システムデザイン学科
-
下原 勝憲
Ntt
-
片井 修
京都大学大学院 情報学研究科
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