個体間距離に基づく適応的交叉確率を用いた遺伝的局所探索法

カテゴリ: 部門大会

論文No: GS6-1

グループ名: 【C】平成20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: 2008/08/20

タイトル(英語): Genetic Local Search with Crossover Probability Based on the Distance between Individuals

著者名: 村上 剛基(宇都宮大学),外山 史(宇都宮大学),東海林 健二(宇都宮大学),宮道壽一 (宇都宮大学)

著者名(英語): Takenori Murakami(Utsunomiya University),Fubito Toyama(Utsunomiya University),Kenji Shoji(Utsunomiya University),Jyuichi Miyamichi(Utsunomiya University)

キーワード: 遺伝的局所探索法|バイナリー2 次計画問題|k-opt局所探索法|メタ戦略|Genetic Local Search|Binary Quadratic Programming Problem|k-opt Local Search|Metaheuristics

要約(日本語): 遺伝的局所探索法(GLS)は,遺伝的アルゴリズム(GA)に局所探索(LS)の処理を加えた探索手法である.GLSでは交叉操作によって生成される個体に対してLSを施すが,交叉を行う個体間の距離が小さい場合,LSによって得られた局所最適解が親の解のいずれかと全く同じ解に収束する可能性があり,探索効率が低下する.本研究では,探索途中の交叉・突然変異の結果をもとに,個体間の距離に応じた交叉確率を動的に変化させ,最適な交叉における個体間の距離を推定するGLSを提案する.実験では,バイナリー2次計画問題(BQP)に提案するGLSを適用することで,その性能及び有効性を確かめた.

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