α制約遺伝的アルゴリズムαGAによる制約付き最適化
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概要
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与えられた制約のもとで目的関数を最小にするような解を求める制約付き最適化問題は,実問題に頻繁に出現する重要な最適化問題である.近年,遺伝的アルゴリズム(GA)を利用した制約付き最適化に関する研究も盛んに行われるようになってきており,既存の方法と比較しても遜(そん)色のない結果が得られるようになってきている.本研究では,α制約法をGAと組み合わせたα制約遺伝的アルゴリズム(αGA)を提案する.α制約法は,制約を満足する度合を表現する制約満足度を導入し,通常の大小関係の代わりに制約満足度を優先した大小関係であるαレベル比較を定義し,通常の比較の代わりにαレベル比較を用いて探索することにより,制約付きの問題を制約のない問題に変換する方法である.α制約法を適用したαGAでは,制約を満足しない個体は制約を満足するように,制約を満足した個体は目的関数値を最適化するように自然に進化する.本論文では,線形計画問題,非線形計画問題,非凸非線形制約など様々な種類のテスト問題について,GAによる制約付き最適化手法の中で有効性がよく知られているGENOCOP5.0などと比較することにより,αGAの有効性を示す.
- 2003-04-01
著者
-
阪井 節子
広島修道大学商学部
-
高濱 徹行
広島市立大学情報科学研究科
-
高濱 徹行
福井大学情報処理センター
-
高濱 徹行
広島市立大学大学院情報科学研究科
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高濱 徹行
広島市立大学
-
阪井 節子
広島修道大学
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