遺伝的アルゴリズムを利用した制約付き最適化問題に関する研究
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概要
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遺伝的アルゴリズム(Genetic Alogrithms以下GAsと省略)は生物の遺伝と進化をシミュレート手法で, 幅広い分野での適応例が見られ, 特に最適化問題における解を求める手法としては, 1) 離散的な設計変数が取り扱えること, 2) 多峰性があるような問題に対してもある程度適切な解が求められること, 3) 比較的少ない繰り返しで広範囲で解を探索できること, などの理由により強力な手法の一つとして考えられている。GAsは基本的には制約条件のない問題を解決する手法であり, 一般的な最適化問題に見られるような制約付き問題を解決するには多少の考慮が必要である。最も簡単な方法としては制約条件をペナルティ関数として評価関数に加えることが考えられるが, 最適解の近傍に制約条件を満たさない解がある場合には, これを表現する遺伝子が淘汰される確率が向上して逆に最適解が求まらないという弊害が生じる。そこで本研究では, そのような数値計算例をあげ, そのような問題に対しては制約条件を考慮することで最適解を求めることができることを示す。
- 社団法人情報処理学会の論文
- 1997-09-24
著者
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