可変な局所集団の適応的探索を用いたパラメータフリー遺伝的アルゴリズムとその並列分散処理への拡張

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概要

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• 遺伝的アルゴリズムにおいて, 初期集団数, 交叉率, 突然変異率などの遺伝的パラメータの初期設定をする必要がない新しいアルゴリズム(PfGA)について述べる. このアルゴリズムは, 全探索空間から最小の有望な局所集団を抽出し, 更にこの局所集団から「家族」と呼ぶ4個体からなる個体集団を生成する. 初期的な遺伝的パラメータを特定の値に設定することなくランダムな値を用い, 進化の機構をこの「家族」に対して働かせ, 「家族」内の個体の適応度の大小に応じて局所集団に残す個体数を変化させる. このように局所集団中の個体の数と内容を適応的に変化させながら有望な空間を探索するという特徴をもつ. 提案した遺伝的アルゴリズムの性能を評価するために, 最近提案されている関数最適化ベンチマーク問題を用い, べースラインとしての単純遺伝的アルゴリズム, 及び定常状態遣伝的アルゴリズムと,最適解の探索能力や収束性能などの比較を行い, その優れた性能を示す. また, PfGAの相対的な性能を明らかにするために, 進化的最適化についての第1回国際コンテスト(ICEO)に参加したアルゴリズムの結果とも性能を比較した. 更に, PfGAの並列分散処理への拡張方法について検討した.

• 社団法人電子情報通信学会の論文
• 1999-03-25

著者

• 足立 進

  独立行政法人通信総合研究所関西先端研究センター

• 木津 左千夫

  東芝研究開発センター

• 澤井 秀文

  郵政省通信総合研究所関西支所知覚機構研究室

• 足立 進

  郵政省通信総合研究所関西先端研究センター

• 澤井 秀文

  郵政省通信総合研究所情報通信部

• 澤井 秀文

  郵政省通信総合研究所

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