局所的降下方向と差分変異個体の混合によるDifferential Evolutionの改良(情報・システム基礎,<特集>学生論文)

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概要

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• Differential Evolution(DE)は1995年にStornとPriceにより提案された実数値最適化問題を対象とした探索手法である.探索効率,頑健性の高さから多くの分野で利用されているが,変数間依存性が強いといった特徴をもつ問題に対しては更なる性能向上が望まれている.性能向上手法として提案されており,従来のDEよりも収束速度が速い特徴をもつ滑降シンプレックス法を取り入れたDE(DSM DE)には局所最適解からの脱却が遅い,あるいはできない問題点が存在する.本論文では従来のDEで用いられている差分変異個体の生成アルゴリズムに滑降シンプレックス法による降下方向の概念を混ぜることで上記問題点を解決する手法を提案する.また,必要となるパラメータを最適化の進行具合に依存して変化させる手法を提案する.提案手法を4種類のテスト関数によって従来のDE及びDSM DEと比較し,その有用性を示す.

• 2013-03-01

著者

• ターウォンマット ラック

  立命館大学大学院理工学研究科

• 芦田 高志

  立命館大学理工学研究科情報理工学専攻

• ターウォンマット ラック

  立命館大学情報理工学部知能情報学科

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