等価遺伝子集合を用いる複数図形の同時検出法

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概要

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複数図形の検出問題は, 多峰性関数における複数最適値を探索する問題の一つである. 多峰性関数の最適値を探索するために, Sharing, Forking GAなどの手法が提案されている. しかし, これらの方法は複数最適値の同時探索に対して, 最適解をさらには向上させず, 表現型GAに適用できない等の問題を残している. 本研究では図形検出において共有関係にある個体から作られる等価遺伝子集合と名付ける集合を導入し, 複数最適解の発見能力およびその精度を向上する等価遺伝子遺伝的アルゴリズム (EGGA : Equivalence Gene Genetic Algorithm) 探索法を提案する. この方法は, 収束状況の観測, 収束の促進と判定そして集団多様性の維持という機能を持った構造に基づくものであり, 具体的には, GAの探索状態に関する遺伝子情報を格納した等価遺伝子によって実現される.
1997-03-06

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