分散確率モデル遺伝的アルゴリズムにおける解探索メカニズムとパラメータの検討(セッション2)

概要

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分散確率モデル遺伝的アルゴリズム(Distributed Probabilistic Model-building Genetic Algorithm: DPMBGA)は,母集団を複数のサブ母集団(島)に分割し,各島で優良個体の確率分布により新しい個体を生成する.このDPMBGAは,高い解探索性能を示していが, DPMBGAの固有のパラメータ検討,解探索メカニズムについての検討は行われてい.本論文では,まずDPMBGAのパラメータである分散の増幅率についてパラメータ検討を行う.実験より,パラメータの最適値は問題に依存するため,分散の増幅率を適応的に変化できるDPMBGAを提案する.その結果,パラメータチューニングなしに最適解を発見することができた.また, DPMBGAの解探索メカユズムについて,多峰性の関数と依存関係のある関数はついて検討を行った.その結果,多峰性関数では島モデルによる多様性の維持,設計変数間に依存関係のある関数では,島モデルによる統計情報を用いて無相関化するのが有効であるとわかった.
2006-03-16