可変ピボット型一般化による多様性向上と高速化
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概要
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本研究では,ピボット型一般化の効率的な一般化手法として,一般化の促進による計算コストの増加を抑え,かつより多様な一般化解を生成する手法を提案する.ピボット型一般化とは遺伝的アルゴリズムを用いて,多目的環境にロバストな (解の一部を変更しても性能劣化を抑える) 解の探索に有効な手法であるが,従来手法では,解の変更可能カ所はハミング距離が 2 の解同士しか一般化の対象にならず,多様な一般化解を生成することができなかった.また,一般化された解が増えるにつれ,計算コストが増加するという問題も抱えていた.そこでわれわれは,解の変更可能点を自在に設定できる手法に拡張し,また,一般化解の増加していた計算コストを一定おさえるモデルにした.さらに,このモデルの改良により,従来手法よりもより多様な一般化解の生成に成功した.
- 2013-09-19