実験計画法による遺伝的アルゴリズムのパラメータ調整
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概要
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本稿では, 実験計画法を繰り返し用いて遺伝的アルゴリズム(Genetic Algorithm: GA)におけるパラメータを決定する手法を提案する.実験計画法を用いることで, 少ない実験回数で統計的な妥当性をもってGAパラメータを決定することができる.実験では, 実験計画法とメタGAによりGAパラメータ値および交叉方法の種類を決定した.実験計画法によって決定したGAでは, メタGAの場合と比較して, De JongのF1およびF2関数に関しては最適解をより高速に求めることができた.さらに, ナップザック問題に関してはより適合度の高い解を得ることができた.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2000-03-17
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