遺伝的アルゴリズムの突然変異率設定に対する不均衡モデルの効果

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概要

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遺伝的アルゴリズム(GA)は、生物進化を模擬した解探索手法であり、様々な最適化問題に応用されている。しかし、GAにおける各種のパラメータ設定が適切に行われないと、収束生が劣化したり、初期収束して進化が停止することが知られている。特に、突然変異率の設定については、獲得したBuilding Blocksを破壊しない程度で、かつ、初期集団の遺伝的組み合わせを越えて広域探査できるだけの多様性を維持することが要求される。Wadaらは、不均衡仮説の導入により、通常のGAである均衡モデルと不均衡モデルを競合させ、有性・無性や一倍体・多倍体のモデルを比較し、不均衡モデルの有効性を検証した。本研究では、一般的な組み合わせ最適解探索問題におけるGAの改良として不均衡モデルを考え、このモデルが突然変異率の設定に対して均衡モデルより安定な動作を行うことを確認した。
社団法人電子情報通信学会の論文
1996-03-11

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