ε制約遺伝的アルゴリズムによる制約付き最適化(知識処理,<特集>情報処理技術のフロンティア)
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概要
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進化的アルゴリズムに基づいた制約付き最適化に関する研究が活発に行われている.しかし,従来の方法では探索の安定性が低い,制約領域内の局所解からの脱出が不十分である,目的関数の評価回数が多いという問題があった.本研究では,ε制約法を遺伝的アルゴリズム(GA)に適用したεGAを提案する.εGAは,均等に親を選択し親と子の上位を次世代に残す選択,一様交叉,Gauss突然変異,Cauchy突然変異を採用することにより,安定した局所解に陥りにくい効率的な探索を行うことができる.εGAを13個の多様な制約付き非線形最適化問題に適用し,他の方法と比較することによりその有効性を示した.
- 2006-06-15
著者
-
阪井 節子
広島修道大学商学部
-
高濱 徹行
広島市立大学情報科学研究科
-
高濱 徹行
福井大学情報処理センター
-
高濱 徹行
広島市立大学大学院情報科学研究科
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高濱 徹行
広島市立大学
-
阪井 節子
広島修道大学
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