優性方向優先探索法を追加した実数値遺伝的アルゴリズムの最適化性能検証(進化的計算II)

概要

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現在,実数値遺伝的アルゴリズムは,多くの分野の最適化問題で利用されている.しかし,GAによる最適化では,トレードオフとして膨大な反復計算が要求される.そのため勾配を用いるハイブリッド遺伝的アルゴリズムが高い最適化性能を示している.しかし,評価値の勾配が計算できない最適化問題に対して勾配法GAの適用は困難である.そこで,このような問題を軽減する手法に優性方向優先探索法(Dominant Direction Priority Searching Method, DDP Searching Method)」がある.DDPでは母集団中の劣性個体から優性個体に向かうベクトルを間接的な評価値空間の勾配方向(優性方向)と仮定して,この方向を優先した局所探索と母集団の交叉を同時に行う.本論文では,数学的ベンチマーク関数と遺伝子発現ネットワークである大腸菌熱ショック応答シミュレーションの最適化問題DDP Searching Methodを用いて,その最適化性能の検証を行った.
2003-12-11