散布探索法を導入したBOAについての検討

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概要

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• Bayesian Optimization Algorithm(BOA)は集団の分布を表した確率モデルを構築し,構築したモデルを基に新たな個体を生成するアルゴリズムである.構築したモデルによって,互いに依存する複数の遺伝子を検出することができるため,BOAは広範囲の最適化問題を解くことができる.BOAの探索能力をさらに高めるためにBOAに局所探索法を組み込んだ手法が提案されている.しかしながら,新たな探索点を効果的に生成可能な散布探索法は局所探索法として用いられてこなかった.そこで,本論文では散布探索法をBOAに組み込んだ手法を提案し,その手法の有効性について検討する.

• 2008-03-04

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

  北海道大学工学部情報工学科

• 赤間 清

  北海道大学

• 赤間 清

  北海道大学大学院工学研究科システム情報工学専攻

• 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

• 佐竹 佑太

  北海道大学大学院情報科学研究科

• Munetomo Masaharu

  Information Initiative Center Hokkaido University

• Masaharu Munetomo

  Information Initiative Center Hokkaido University Sapporo Japan

• Munetomo Masaharu

  Hokkaido Univ. Sapporo Jpn

• 棟朝 雅晴

  北海道大学

• 佐竹 佑太

  北海道大学

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