遺伝的アルゴリズムの探索に関する考察

概要

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遺伝的アルゴリズム(Genetic Algorithm以下GAと略す)はse-lection(淘汰),crossover(交叉),mutation(突然変異)の基本3操作を繰り返し適用することで、適応度関数と呼ばれる関数の最大化問題を近似的に解く最適化アルゴリズムである。これまでに数多くの改良されたGAモデルが提案されてきたが、その多くが生物の進化モデルに依存しており、最適化アルゴリズムとしては冗長な部分が多く見られた。その中でも遺伝子集団内に同一遺伝子がかなりの重複度を持って存在する点が、有限である遺伝子集団の利用効率を考える上で非常に不利だと思われる。そこで本研究ではSimple(以下SGA)をベースに遺伝子の重複を防ぐことで解空間探索の方法に改良を加えたGAのモデルを提案し、その有効性を実験により確認した。今回提案するモデルは、個々の遺伝子にある種の属性を与えることにより、GAにおける探索を遺伝子問重複の出ない状態で行なおうというものである。
一般社団法人情報処理学会の論文
1993-03-01