エージェント指向自己適応遺伝アルゴリズム
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概要
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遺伝アルゴリズム(Genetic Algorithm,以下GA)の探索効率は,突然変異率や交叉率といったパラメータによって大きく左右される.しかし,多くのパラメータの調整を人手で行うのは困難である.そこで,パラメータを自動的に調整する様々な適応GA提案されている.従来の適応GAのほとんどは少数のパラメータしか適応させられず,また,多数のパラメータを適応させる適応GAであっても,そのほとんどが大きな計算量を必要としていた.本論文では,エージェント指向の手法によりメタGAと環境分散型並列GAを組み合わせ,多数のパラメータを同時に適応させつつ探索を行うエージェント指向自己適応遺伝アルゴリズムを提案する.評価実験を用いて,この手法により4つのパラメータが合理的な計算量で同時に適応させられることを示す.
- 2003-05-15
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