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
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概要
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我々は,これまでに分散確率モデル遺伝的アルゴリズム(Distributed Probabilistic Model-Building Genetic Algorithm: DPMBGA)を提案した.DPMBGAは確率モデル遺伝的アルゴリズムの分割母集団モデルであり,実数値GAの1つである.DPMBGAは,解探索において解の依存関係を考慮するために高い解探索能力を有する.本論文では,まずDPMBGAの最適なパラメータ値を検討する.DPMBGAはいくつかの固有のパラメータを持ち,高い解探索性能を実現するためには多くの予備実験を必要とする.この問題を解決するために,DPMBGAの改良を行った.改良されたDPMBGAは予備実験が不要であり,かつ,従来のDPMBGAと同等の解探索性能を有する.次に,本論文ではDPMBGAの解探索メカニズムについて検討を行った.数値実験を通じて,多峰性関数においては,島モデルを採用することによる,解の多様性の維持が重要であることが明らかとなった.一方で,設計変数間に依存関係を有する関数においては,島モデルを採用することで,主成分分析(Principal Component Analysis: PCA)が効果的な解探索能力を達成することが分かった.これらの結果により,DPMBGAは多峰性関数や設計変数間に依存関係を有する関数においても,高い解探索能力を実現できることが明らかとなった.
- 2007-02-15
著者
-
三木 光範
同志社大学理工学部
-
廣安 知之
同志社大学工学部
-
廣安 知之
同志社大学
-
平井 聡
同志社大学大学院
-
三木 光範
同志社大学
-
下坂 久司
同志社大学
-
下坂 久司
同志社大学大学院工学研究科|現在 ピーシーアシスト株式会社
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