種分化を導入したDifferential Evolutionによる複数解をもつ多峰性関数の最適化(人工知能,認知科学)
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概要
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複数の最適解をもつ多峰性問題に対し同時にすべての最適解を発見する研究が行われている.この研究の一つとして,探索空間を分割するために種分化を導入したDifferential Evolution(SDE)が提案されている.しかしこの方法は,最適解の分布状況や局所最適解の数,関数の形状などに依存するため,問題によっては,関数の評価回数が膨大になる場合がある.また種分化に使う種のなわばり半径を決めるために,予備実験による経験的なパラメータ設定が必要となる.そこで本論文では,関数評価回数を削減し,最適解の発見確率を高めるために,大域探索と局所探索を考慮した子個体の生成法,関数の峰の形状を利用する適応的なわばり半径決定法,次世代へ優良個体を残すエリート保存戦略の三つを取り入れた手法であるImproved SDE(ISDE)を提案する.代表的なテスト問題を用いて従来手法と性能を比較し,本研究の有効性を示す.
- 2009-07-01
著者
-
市村 匠
広島市立大学大学院情報科学研究科
-
高濱 徹行
広島市立大学情報科学研究科
-
原 章
広島市立大学大学院情報科学研究科
-
柴坂 美祐喜
広島市立大学大学院情報科学研究科
-
市村 匠
広島市立大学
-
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
-
市村 匠
県立広島大学経営情報学部経営情報学科
-
柴坂 美祐喜
広島市立大学大学院情報科学研究科:(現)シャープピジネスコンピュータソフトウェア株式会社
-
市村 匠
県立広島大学 経営情報学部 経営情報学科
-
高濱 徹行
広島市立大学
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