遺伝的アルゴリズムにおける個体のエリート度に基づく遺伝オペレータとGAパラメータの適応的調整
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概要
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複雑な制約をもつ大規模組合せ最適化問題を解く発見的手法として遺伝的アルゴリズム(Genetic Algorithm, GA)が知られている.GAの性能はGAの実行を制御するGAパラメータ値,及び遺伝オペレータの種類と適用確率に大きく依存するため,これらを最適に調整することが必要である.この問題に対し,筆者らは個体の潜在的な優劣度を示す指標としてエリート度を提案し,GAの探索能力に大きな影響を及ぼす交差手法について,個体を交差させる場合にエリート度に基づいて複数の交差手法から一つの交差手法を適応的に選択する遺伝的アルゴリズムを提案した.本論文では従来のエリート度の定義を一部変更した新しいエリート度を提案する.また,エリート度に基づいて突然変異確率を適応的に調整することを提案する.これにより,より優れた解を短い計算時間で生成することが可能になる.計算機実験により,提案手法の有効性を示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1999-09-25
著者
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