0/1組合せ最適化問題におけるcSSEの探索性能について(セッション2)
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概要
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組合せ最適化問題を効率よく解く進化的計算手法の一つに,確率的スキーマ貧欲法(Stochastic Schemata Exploiter: SSE)がある.著者らは,以前の研究において, SSEのスキーマの多様性を改善したExtended SSE(ESSE), SSEに個体の多様性を持たせることで性能向上を実現したCross generational elitist selection SSE (cSSE)を提案した.進化的計算手法の探索性能の改善するためには,集中化と多様化のバランスは非常に重要である.そこで,本研究では,0/1組合せ最適化問題において, SSE, ESSE, cSSE, Minimal Generation Gap (MGG), Bayesian Optimization Algorithm (BOA)を比較し,これらのアルゴリズムの集中化と多様化の性能を評価する.その結果,0/1組合せ最適化問題においては, ESSEとcSSEの集中化と多様化のバランスが良いことがわかった.
- 2006-03-16
著者
-
丸山 崇
名古屋大学大学院
-
北 栄輔
名古屋大学
-
丸山 崇
名古屋大学大学院 情報科学研究科 複雑系科学専攻
-
北 栄輔
名古屋大学情報科学研究科
-
丸山 崇
名古屋大 大学院情報科学研究科
-
北 栄補
名古屋大学大学院工学研究科
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