注視領域の適応的決定機構を有する遺伝的アルゴリズム
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概要
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自然界における生物の適応機構をモデルとして開発された遺伝的アルゴリズム(Genetic Algorithm;GA)は, 探索性能のロバスト性において, 現在最も強力な手法の1つである. しかし, けっして万能ではなく, GA困難と呼ばれる問題クラスの存在が知られており, これを克服することがGA研究の主要なテーマとなっている. 一方, 一般の探索行為を考えると, 探索空間を広範に見渡す大域的な注視と, 有望な領域内を詳細に調査するための局所的な注視の両者をバランスよく実行することが重要である. しかしながら, この探索戦略を計算機上に実装するためには, 計算時間や記憶量に関する様々な問題がともなう. そこで本研究では, このような注視領域の適応的な制御・決定機構とGAとを互いに補完し, GAの探索性能向上を目指した枠組みを構築する. 具体的には, 注視すべき領域そのものの探索と, 領域内の詳細な探索を担う2つのGAを並列に動作させる. このときに重要なのは, 並列的に動作する両者を有機的に相互作用させる機構であり, これが適切に機能することによって, 大域的・局所的注視のバランスが適応的に変化する. 論文中で提案する手法である分散型フィルタリングGA(Distributed Filtering-GA; DFGA)では, (1)注視すべき領域の位置, (2)領域内の探索の完了度, (3)そこに含まれる探索点の評価値などを圧縮保存可能な機構を実現し, これを介して2つのGAの円滑な情報交換を可能にしている. 以下では, このような問題背景に関する詳しい議論を行った後, GAにおいて注視領域の制御機構がどのように実現されているかを概観する. 次いで, 本枠組みの基本概念, および実際の多点探索手法に実装するためのアプローチについて検討し, DFGAを提案する. 計算機実験においては, GA困難クラスに属する3タイプの最適化問題に提案手法を適用し, その有効性の確認, さらには本方法論の妥当性について考察する.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1997-07-15
著者
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