報酬つきマルコフ過程を用いた遺伝的アルゴリズムの挙動解析
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概要
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報酬つきマルコフ過程を用いた遺伝的アルゴリズムの挙動解析法を提案し, 簡単なモデルについて実際に個体群の期待最大適応度・期待平均適応度を導出する. 報酬つきマルコフ過程は, 系が状態推移に応じた報酬を受けるマルコフ過程の拡張であるが, 状態推移による個体群の適応度の変化を報酬とみなすことで適応度推移の期待値を導くことができる. この値は世代数の関数として表され, シミュレーションなどを行なうことなく算出可能である. 本報告では, 小規模なcount-one問題や最小だまし問題などの基礎的な問題について期待適応度を導出し, その結果に基づいて, 突然変異率の最適値に関する考察や, ランダムサーチとの比較によるGAの有効性の検証を行なう.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1996-03-14
著者
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