部分問題の最適目的関数値の推定を組み込んだ遺伝的アルゴリズム

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: ST22006

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 システム研究会

発行日: 2022/06/15

タイトル(英語): Genetic Algorithm Introducing the Estimation of Optimal Objective Function Values in Subproblems

著者名: 飯間 等(京都工芸繊維大学),狭間 陽平(京都工芸繊維大学)

著者名(英語): Hitoshi Iima(Kyoto Institute of Technology),Yohei Hazama(Kyoto Institute of Technology)

キーワード: 遺伝的アルゴリズム|最適化|ニューラルネットワーク|機械学習|genetic algorithm|optimization|neural network|machine learning

要約(日本語): 本稿では、２種類の決定変数ベクトルの片方に任意の値が与えられると複数の部分問題に分解できる最適化問題を扱う。この問題に対する従来のいくつかの遺伝的アルゴリズムでは、個体が片方の決定変数ベクトルのみで表現され、個体の評価の際に他方の決定変数の良い値を発見する。しかし、そのような方法は計算に時間を要したり、問題依存となっていたりする。本稿では、部分問題の最適目的関数値の推定を組み込んだ遺伝的アルゴリズムについて検討する。

要約(英語): This paper addresses optimization problems that can be divided into multiple subproblems when an arbitrary value is given to one of two decision variable vectors. In some conventional genetic algorithms (GAs) for this problem, an individual is represented by only one decision variable vector and evaluated by finding a good value of the other decision variable vector. However, such GAs are time-consuming or not general-purpose. We investigate a GA with estimating the optimal objective function values of the subproblems.

本誌: 2022年6月18日システム研究会

本誌掲載ページ: 23-24 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 439 Kバイト