フィルタリングGAによる多峰性関数の最適化
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概要
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遺伝的アルゴリズム (Genetic Algorithms ; GAs) は現在最も強力な探索手法の1つである.しかし近年の基礎研究を通してGAsの限界も明らかになってきており,GA Hard-ProblemというGAsにとって最適解発見が困難なクラスの克服が主なテーマとなっている.これに対して数多くの拡張GAが提案されているが,その多くは問題固有の知識を要求するなど,GAsが本来持っていたはずの汎用性を失っている.また対象問題を限定しない拡張を施したGAsも提案されているが,計算コストの増大や微妙なパラメータ設定など,システム運用上の問題を抱えている.本研究では多峰性関数一般に対してGAsの最適解発見能力の向上を目指し,多数の局所解を遂次的に発見する手法を提案する.ここで提案する手法は収束の強制,解近傍の観測,局所解からの脱出といった3つの機能を有機的に結合した構造に基づくものであり,具体的には2つのGAと探索傾向に関する情報を格納するためのフィルタと呼ばれる3つの構造間の相互作用によって実現される.以下では,始めにGAsの概略を述べ,単純GAの限界やそれに対する拡張について言及する.また同時にそれぞれの拡張手法の持つ問題点について論ずることで本研究の立場を明確にする.そしてここで提案するフィルタリングGAの概略,構造的および機能的側面について詳述し,計算機実験により提案手法の挙動を観測し,探索性能について考察を行う.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1995-08-15
著者
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