遺伝的アルゴリズムに対するメタヒューリスティクスに基づくパラメータ値設定手法
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概要
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複雑な制約を持つ大規模最適化問題の解法の一つとして遺伝的アルゴリズム(GA)が知られている.GAは与えられた問題の解空間に対する高い探索能力を持つが,一般に多くのパラメータを持つため,GAの探索能力を最大限に利用するためには問題に応じたパラメータ値の調整が不可欠である.本稿ではGAの探索能力に大きな影響を持つ交差方法について,あらかじめ1つの交差方法を選択しておくのではなく,GAの実行中に動的に交差方法を変更していくことを提案する.また,交差方法の動的選択を行うために各個体のその世代での潜在的な優劣の度合を示す指標として新たにエリート度を提案する.提案交差方法を組み込んだGAをいくつかのベンチマーク問題に適用することにより提案手法の有効性を検証する.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1997-01-24
著者
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