分散型遺伝的アルゴリズムにおけるパラメータの動的調整

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概要

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遺伝的アルゴリズム(GA)は、生物進化の過程を模した確率的探索アルゴリズムであり、各種の最適化問題に対する有効性が実証されつつある。しかし、解の精度を大きく左右するパラメータ調整および膨大な計算量に対する効率的な処理が大きな課題となっている。GAでは各個体間の独立性が高いことから並列処理の適用が容易であり、高速化が期待できる。また、集団を分散させることにより、全体への局所解の伝播を避け、より良い解が得られることが期待される。既に提案されている分散型 GAでは、ほぼプロセッサ数に比例した高速化が実現しており、得られる解も従来のGAと比較して同等かそれ以上であることが確認されている。今回、分散型GAにおいて、パラメータの動的調整を行うこととした。高速性を確保しつつ、パラメータ調整という煩雑な作業を省いて、容易に妥当な解を得るためのGAの検討と評価を行ったので報告する。
一般社団法人情報処理学会の論文
1997-03-12

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