擬似焼き鈍し法を導入した分布推定アルゴリズムに関する検討(セッション1)
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概要
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分布推定アルゴリズム(Estimation of Distribution Algorithms, EDA)は、有望な解集団の分布からその分布を表す確率モデルを構築し、構築されたモデルから新しい解を生成するアルゴリズムである。モデルを用いることで変数間の依存関係を考慮することができ、GA困難な問題においても有効である。その反面、モデル構築の計算コストが大きくなってしまうという欠点も持っている。そのような最適化手法の開発が進む一方で、それらの手法と局所探索手法の融合手法も研究されている。そこで本論文では、EDA手法の一つであるBayesian Optimization Algorithm(BOA)に擬似焼き鈍し法(Simulated Annealing, SA)による局所探索を導入した手法について検討する。
- 2007-05-17
著者
-
棟朝 雅晴
北海道大学情報基盤センター 大規模計算システム研究部門
-
赤間 清
北海道大学情報基盤センター
-
赤間 清
北海道大学情報基盤センター大規模計算システム研究部門
-
赤間 清
北海道大学
-
棟朝 雅晴
北大 情報基盤セ
-
棟朝 雅晴
北海道大学情報基盤センター
-
前田 陽樹
北海道大学大学院 情報科学研究科
-
Munetomo Masaharu
Hokkaido Univ. Sapporo Jpn
-
棟朝 雅晴
北海道大学
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