遺伝的アルゴリズムにおけるSRG選択法の提案
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概要
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遺伝的アルゴリズムのプロセスの中で探索性能を最も大きく左右するのは選択手法である.しかし,最も一般的に使用されているルーレット選択法をはじめとする従来の選択法では,世代更新が進むと集団が一様化してしまうため,局所的な最適解にとらわれてしまう場合が多くある.これに対し,Adaptive GAやSharing Functionなど,初期収束を防ぐ手法や集団の多様性を維持する手法が提案されているが,これらの手法では,他の手法との融合などを考えないと,性能的な向上は期待できない.本論文では,集団の多様性をある程度維持させ,かつ良い性能が得られるように改良した,新しい選択法であるSRG選択法を提案する.SRG選択法ではランダムにかつ重複を許さず選択する方法,適応度の高い一定割合の個体をそのまま選択する方法,そして適応度の低い一定割合の個体を新しく生成しなおすという方法を組み合わせている.単峰性問題,多峰性問題,組合せ問題など,数種の問題に対して,SRG選択法と従来の手法を比較し,SRG選択法を使用することにより,より良い性能が得られることを示す.また,さまざまな検証実験を行い,SRG選択法の妥当性を示す.
- 社団法人情報処理学会の論文
- 1999-12-15
著者
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