ダイナミックパラメータを用いるGAとその分類問題への応用
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概要
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通常のGAにおいて、各パラメータ値を問題に対して適切に定める事は難しく、同じ問題においても扱うデータにより左右されることが多い。この問題に対して、GAのパラメータの最適化にGAを用いる方法や、遺伝操作の過程で突然変異率を変化させる方法などが提案されている。パラメータ値を事前に決定する必要をなくすことで、パラメータ値取得の費用を軽減し、GAの設定を簡単にすることができる。本研究では、GAで一般的に扱うパラメータをシステムのパフォーマンスに従って遺伝的操作の過程で動的に変化させ、システムが局所解に陥っているようであれば大域的探索ができるようなパラメータに切り替えて遺伝子プールの多様性を増加し、大域的探索において新しい準最適界が見つかればその付近を探索するようにパラメータを設定して、適応的に最適解を求めていく方法(適応的GA:AGA)について述べる。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1997-03-12
著者
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