制約違反最少化戦略に基づくハイブリッドGAによる制約充足問題の解法
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概要
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近年, 山登り法やニューラルネットワークによって大規模な制約充足問題を実用的な時間内に解くための研究がさかんに行われている. しかし, これらの方法には大域的探索戦略が含まれていないため探索途中で局所解に陥ってしまう恐れがある. このため, 局所最適解からの脱出方法も検討されているが, 積極的に大域的探索を行う方法はあまり見当たらない. そこで本論文では, 大域的探索戦略を有する遺伝的アルゴリズム (GA) と制約違反最少化戦略による山登り法 (MCHC) をハイブリッド化した探索法を提案する. 本手法はまず, GA で大域的に探索し, 次に集団中で制約違反数が最少の個体 (エリート個体) を初期値として MCHC により局所的に探索する. その際, GA では多様性の維持を最優先させるためにエリート個体とのハミング距離が近い個体は, その適応度を減少させる. また, 局所最適解に陥ったエリート個体は死滅させ, GA による別の初期値から再スタートする. 本手法を Haralick の定義による部分解列挙型制約充足問題に対して適用し, GA, ランダムな初期値から MCHC を繰り返す方法よりも探索成功率が優れていることを実験で示す.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1997-05-15
著者
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