多峰性問題での大域的最適解と局所最適解探索のためのニッチング法
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概要
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多峰性の問題解決では,大域的最適解のみでなく次候補の解も知りたいことがある.Deterministic Crowding(DC)法は複数の大域的最適解発見に有効な手法であるが,局所最適解の発見は困難である.そこで,個体を分散させ集団内の種形成を促進することで,大域的最適解以外の局所最適解をも発見できるように改良したDispersing Deterministic Crowding(DDC)法を提案する.また,要求する適応度以上の解を優先的に求める方法も開発した.このDDCの性能をニッチ形成アルゴリズムとして使用されているDC法,Sharing法,RTS法,タブー探索を取り入れたGA,免疫アルゴリズムと比較し,その有効性を示した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2002-11-01
著者
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