2B1-5 タマホコリカビ型遺伝的アルゴリズムによる最適化の研究(OS7:エージェントの学習・進化)
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概要
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The genetic algorithm (GA), an optimization technique based on evolution, suffers from a low ability of local search. In this paper, the authors propose a novel method called the Dictyosteliida based Genetic Algorithm (DGA), which adopts concept of life cycle of slime molds and can take a balance between exploitation exploration. We also proposed the modified DGA called tabu DGA which is introduced the tabu list to avoid inefficient search in local search mode. To analyze an ability of our methods, the computational experiments and a comparison study between DGA and tabu DGA are carried out taking a Nk problem as an example.
- 2011-09-01
著者
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