遺伝的アルゴリズムの高速化法の提案とニューラルネットワーク学習への応用(「機械学習によるバイオデータマインニング」及び「一般」)
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概要
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遺伝的アルゴリズム(GA)は,非線形系の多変数最適化問題において最も強力な解探索の手法の一つである.一般的に,GAは探索に時間がかかり,ときには最適な解を見つけ出すことができない.本研究では探索の効率を改善するために,GAの高速化法と突然変異法を提案する.高速化は慣性子孫によって行なう.慣性子孫は前世代と現世代の最良な個体から生成する.慣性子孫は高い確率で最適解に近い値となると考えられ,最適解の探索を高速化する.さらに本研究では一定値範囲突然変異を提案する.従来のビット反転突然変異が無駄な個体を生成することが多々あるのに対し,一定値範囲突然変異はこれを回避する効果があると考えられる.慣性子孫と一定値範囲突然変異を用いたGAをニューテルネットワーク(NN)の学習に適用し,シミュレーションでは良好な結果を得た.
- 2006-06-09
著者
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中園 邦彦
琉球大学 工学部 機械システム工学科
-
金城 寛
琉球大学 工学部 機械システム工学科
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山本 哲彦
徳島工業短期大学
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山本 哲彦
琉球大学工学部
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金城 寛
琉球大学工学部
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中園 邦彦
琉球大学工学部
-
真栄城 守芳
琉球大学大学院理工学研究科
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真栄城 守芳
琉球大学大学院
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