遺伝子重複に基づく進化的計算法 : 関数最適化への適用(<特集>21世紀のグループウェア)
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概要
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本論文では, 大野乾により1970年代に提案された遺伝子重複説にヒントを得た進化的計算法(Gene Duplicatd GA: GDGA)を提案する.この計算法は, 与えられた問題を部分問題に分割し合成する, いわゆる, "divide and conquer法"の, GAをベースにした実現法である.局所集団を進化させるベースとなるGAとしては, 先に提案したパラメータフリーGA(PfGA)と, 定常状態GA(SSGA)の2つを比較検討する.各個体はそれまで獲得した部分解を連結し各局所集団間を移民することにより, より迅速かつ効率的に所望の解を得ることが可能になる.提案した進化的計算法の性能を評価するために, 最近提案されている関数最適化ベンチマーク問題を用い, 最適解に対する探索能力と収束性能などの比較を行い, 遺伝子重複に基づく進化的計算法の有効性を示す.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2001-11-15
著者
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