自己組織化マップに基づく実数値遺伝的アルゴリズムの再生法(RFID関連技術,システムオンシリコン,一般)

概要

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遺伝的アルゴリズム(Genetic Algorithm : GA)は,生物の進化の過程を模擬した最適化手法の一つであり,個体集団に交叉や再生,突然変異などの操作を世代ごとに繰り返し適用することで,与えられた問題に対する最適な解の探索を行う.これらの操作の中で,特に再生は次世代の探索の基点を決定するうえで非常に重要である.しかし,従来の再生方法では,同じ個体を複製するため,個体集団の多様性(探索空間上における探索点の数)が失われるおそれがある.この多様性の減少が,交叉の効率の低下や局所解への収束を引き起こすので,探索効率の悪化の原因となる.本研究では,自己組織化マップ(Self-Organizing Map : SOM)に基づく再生法を提案する.この方法では,SOMの更新式を改良することで,参照ベクトルを用いて高い適合度を持つ個体の分布を近似し,この分布をもとにして得られた参照ベクトルを次世代の個体として扱う.これにより,完全に同一の性質を持つ個体の生成を抑えるとともに,個体集団の多様性を維持することができる.提案手法をベンチマークに適用し,その有効性を検証し,また,個体間の近傍関係をもとに,探索過程の可視化を試みる.
2011-12-08