自動微分による変数間依存性推定と実数値遺伝アルゴリズムを用いた大域的最適化

カテゴリ: 部門大会

論文No: TC14-7

グループ名: 【C】平成24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: 2012/09/05

タイトル(英語): Global optimization using estimation of epistasis among decision variables by the automatic differentiation and the real-coded genetic algorithm

著者名: 土屋 知弘(千葉大学),岡本 卓(千葉大学),小圷 成一(千葉大学),平田 廣則(千葉大学)

著者名(英語): Tomohiro Tsuchiya(Chiba University),Takashi Okamoto(Chiba University),Seiichi Koakutsu(Chiba University),Hironori Hirata(Chiba University)

キーワード: 連続変数最適化|実数値GA|変数間依存性変数間依存性|continuous optimization|real-coded GA|epistasis among decision variables

要約(日本語): 最適化問題は，広範囲の分野のさまざまな実問題において現れる重要な問題である。とくに，遺伝的アルゴリズム(GA)は，生物の進化過程にヒントを得た，強力な最適化手法の一つとして知られている。本研究では，最適化問題における決定変数間の依存関係に着目する。GAを実数値最適化問題に応用した最適化手法では，すべての決定変数間に依存関係があると仮定した探索を行うため，探索効率の点で問題があると考えられる。この問題を解決するため，変数間の依存関係を推定することで同時に探索する次元数を削減する手法を提案する。具体的には，まず，変数間の依存関係を探索前に推定して依存関係にある変数の組を特定し，それらをグループ化することを考える。つぎに，グループごとに，グループに含まれない決定変数を固定した下で探索を行う。これを探索対象とするグループを変更しながら繰り返すことで，同時に探索する次元数を減らした探索を行う。

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