解の多様性を考慮した優良解を探索する遺伝的アルゴリズム系解法と解の特性(一般講演B1,GA)
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概要
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In this paper, we show the computational property of the genetic algorithms with diversity of solution (ISGA). ISGA is the procedure to obtain the solution with comparatively high evaluation for both the objective function space and the design variable space. To grasp its property, ISGA is used for the maximum search of single-objective optimization problem (SOP) and multi-objective optimization problem (MOP) of bivariate functions. Additionally, by amending a part of computational procedure, it is possible to search for Pareto optimum solution or a local Pareto solution and to improve the improvement at the computing time.
- バイオメディカル・ファジィ・システム学会の論文
- 2009-10-10
著者
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