実数を遺伝子とした遺伝的アルゴリズムによるデータあてはめ
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概要
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スプラインを用いたデータあてはめ問題では,良い近似関数を得るためには,節点を変数として扱う必要があることが多い.そのとき,解くべき問題は多変数で多峰性の連続系非線形最適化問題となる.したがって,その大域的な最適解を求めることは困難である.本論文では,実数を遺伝子とした遺伝的アルゴリズムを用いて,この問題を解く方法を提案する.この方法は,節点をそのまま遺伝子とするので,元の連続系の問題を離散系の組合せ問題に変換する必要がない.このため,節点の離散化による誤差の影響を避けることができ,準多重節点を作ることも可能である.あてはめの評価関数として,情報量規準BIC (Bayes Information Criterion)を用いて最適なモデルを探索する.節点は,あらかじめ良い初期値を設定しなくても,その適切な数と位置を,自動的かつ同時に求めることができる.また,ユーザが主観的な判断によって決めるパラメータは必要でない.さらに,準多重節点を多重化する簡単なアルゴリズムを提案する.本論文の方法は,データの元にある関数(underlying function of data)がなめらかなデータはむろんのこと,不連続なところや尖ったところがあるデータも扱うことができる.この方法の有効性を示すため,数値計算例をあげている.
- 2000-01-15
著者
-
吉本 富士市
和歌山大学大学院システム工学研究科
-
原田 利宣
和歌山大学
-
吉本 富士市
和歌山大学システム工学部
-
吉本 芳英
東京大学大学院理学系研究科物理学専攻
-
森山 真光
和歌山大学システム工学部情報通信システム学科
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