可変型ビット選択確率を用いた遺伝的アルゴリズムによるファジー推論の最適化
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概要
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遺伝的アルゴリズム(GA)は, 一般に解空間を常に大域的に探索することにより, 局所解への収束を回避できる最適化アルゴリズムとして知られている。しかし制御の分野, 特にファジー推論を最適化する場合, 必ずしも大域的最適解が常に要求されるわけではなく, むしろ手近に得られた局所最適解が要求に十分耐え得る場合も多い。このような目的を達成するためにGAとその他の最適化アルゴリズム, 例えば最急降下法やパターン探索法等を組み合わせる手法がある。この方法では, 被最適化パラメータの表現をGAとその他の最適化アルゴリズムの間で切り分けて考慮する必要があり, また, 実現に際してのソフトウェア等の規模も当然大きくなる。そこで本論文では, GAの突然変異におけるビット選択確率を学習の進行状況に応じて可変とすることにより, 探索空間に局所性をもたせる手法を提案する。この手法により, 最適化の過程で発見された良質な解の周辺を重点的に探索する機能が実現でき, すみやかに局所最適解を得ることができる。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1998-01-25
著者
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