階層型個体群を利用した確率的進化アルゴリズム
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概要
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本論文では組み合わせ最適化問題を探索する新しい進化的アルゴリズムとして, 階層型山登り法(Hierarchical Hillclimbing, HHC)を提案する.これは, 利用する個体群に階層構造をもたせることによりGAの持つ大域的探索性能に加えて, 局所的な探索能力の強化をはかったものである.さらにHHCは新しい個体を生成するのにGAのような2つの個体による交叉ではなく, 確率的な計算によって生成している.このアルゴリズムを用いてシミュレーションを行った結果, GAと違い, 対立するスキーマをもつ複数の局所的な探索を同時に行えることや, spurious correlationを抑えて未成熟収束を防ぐことができることを確認した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1998-05-21