出生前淘汰による遺伝的アルゴリズムの効率化
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概要
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遺伝的アルゴリズムは組合せ最適化問題を解くための有効な手法の1つである.しかし問題によっては適応度計算に多大な時間がかかるものがある.今までに提案されている世代交代モデルの中のいくつかには,「子との競争に勝った親のみが生存を許される戦略」を採用しているものがあり,ある程度の効果をあげているが,探索を進めるにつれ個体適応度の改善される割合が少なくなり計算時間に見合う適応度が獲得できないという問題点がある.そこで本稿では,ニューラルネットワークを用いた出生前診断を導入することで,適応度計算時間の短縮を試みる手法を提案する.さらにこれを実問題へ適用し,提案手法の有効性を示す.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2002-09-20
著者
-
加藤 昇平
名古屋工業大学大学院工学研究科情報工学専攻
-
伊藤 英則
名古屋工業大学大学院工学研究科情報工学専攻
-
中村 剛士
名古屋工業大学知能情報システム学科
-
武藤 敦子
名古屋工業大学
-
伊藤 英則
名古屋工業大学知能情報システム学科
-
中村 剛士
名古屋工業大学大学院工学研究科
-
加藤 昇平
名古屋工業大学
-
伊藤 英則
名古屋工業大学
-
中村 剛士
名古屋工業大学
-
中村 剛士
名古屋工業大学工学研究科
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