分散確率モデル遺伝的アルゴリズム(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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本論文では,新しい確率モデルGA(DPMBGA)である,分散確率モデル遺伝的アルゴリズム(DPMBGA)を提案する.DPMBGAでは,主成分分析(PCA)により,設計変数の相関を考慮して子個体を生成する.また,高モデルの採用により,多様性の維持を図っている.テスト関数を用いた数値実験により,DPMBGAの有効性を検証した.複数のモデルを検討した結果,全体の半数の島でのみPCAを行うDPMBGAは,対象問題における設計変数間の依存関係の有無にかかわらず,良好な性能を示した.解探索性能は,単峰性正規分布交叉を用いたMinimal Generation Gapモデルと比較してDPMBGAがより優れた性能を示した.また,DPMBGAにBoundary Extension by Mirroring (BEM)を適用したモデルを用いて,探索領域の境界の取扱いについても検討している.
一般社団法人情報処理学会の論文
2004-02-15

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