進化型計算による複数の局所的最適解探索手法の検討
進化型計算による複数の局所的最適解探索手法の検討
カテゴリ: 部門大会
論文No: GS18-2
グループ名: 【C】平成17年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集
発行日: 2005/09/06
タイトル(英語): Investigation of a Search Method for Multiple Local Minima using Evolutionary Computation
著者名: 竹村 俊亮(東京理科大学),根津 弘人(東京理科大学),原田 拓(東京理科大学)
著者名(英語): Shunsuke Takemura(Tokyo University of Science),Hiroto Nezu(Tokyo University of Science),Taku Harada(Tokyo University of Science)
キーワード: 進化型計算|遺伝的アルゴリズム|局所的最適解|多様性|探索|evolutionary computation|genetic algorithms|local minima|variety|search
要約(日本語): 社会システムや工学システムの最適化問題において,評価関数の非線形性が強いために,局所的最適解が多数存在する場合が多い.このような問題に対しては,大域的最適解のみでなく,複数存在する局所的最適解も探索することが有益な場合がある.一方,遺伝的アルゴリズムは,非線形性を有する最適化問題に対する効率的な解法として有用なアルゴリズムであるが,複数の局所的最適解を探索することは難しい.そこで本研究では,複数の局所的最適解を探索可能な遺伝的アルゴリズムを検討する.この手法では,個体をグループ化し,各グループごとに探索する.さらに,テスト関数により,その性能を評価する.
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