118 自己組織化マップを用いた遺伝的アルゴリズムについて
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概要
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This paper describes Self-Organizing Maps for Genetic Algorithms (SOM-GA), which is the combinational algorithm of Genetic Algorithms (GA) and Self-Organizing Maps (SOM). In the algorithm, the whole population is divided into sub-populations by using SOM clustering. Real-coded genetic algorithm (RCGA) is applied in the sub-populations. The algorithm is applied to the solution search of Rastrigin function. Comparing SOM-GA with RCGA, we notice that the present algorithm has much better search performance than the RCGA. Besides, the discussion on the map-size of SOM indicates that the map-size affects the search performance and the CPU time.
- 一般社団法人日本機械学会の論文
- 2008-11-26
著者
-
北 栄輔
名古屋大学
-
北 栄輔
名古屋大学情報科学研究科
-
菲 Zhai
名古屋大学大学院情報科学研究科
-
沈 侃
名古屋大学大学院情報科学研究科
-
北 栄輔
Nagoya Univ.
-
北 栄補
名古屋大学大学院工学研究科
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