ベラ科魚類の生態に基づく遺伝的アルゴリズムの改良

カテゴリ: 部門大会

論文No: TC1-9

グループ名: 【C】平成26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: 2014/09/03

タイトル(英語): Improvement of the Genetic Algorithm Based on Ecological Characters of Labridae

著者名: 綿田 将悟(山口大学),大林 正直(山口大学),呉本 尭(山口大学),間普真吾 (山口大学)

著者名(英語): Shogo Watada(Yamaguchi University),Masanao Obayashi(Yamaguchi University),Takashi Kuremoto(Yamaguchi University),Shingo Mabu(Yamaguchi University)

キーワード: 遺伝的アルゴリズム|最適化|ベラ科|巡回セールスマン問題|genetic algorithm|optimization|labridae|traveling salesman problem

要約(日本語): 本研究では、ベラ科魚類の多くにみられる特有の特徴をGA（Genetic Algorithm）に導入した新たなアルゴリズムとしてLGA（Lablida-based Genetic Algorithm）を提案する。LGAにおいては各個体が性別属性を持ち、雄個体群が現世代での優秀解保存の役割を担う個体群、雌個体群が大域探索のための多様性をもつ個体群の役割を担う。雄個体同士の縄張り争いによって、類似した個体が大量に発生する現象を防ぐことにより、解候補が局所的解に収束することを防ぎ、より効率的な探索性能を実現する。本研究では、LGAはTSP問題に関するシミュレーションにより従来法であるSGAと比較された。結果では、LGAは従来のGAよりも極所解から脱出しやすく継続的に適応度が改善されることが示された。また、LGAにおいては探索の過程で大域的に個体群が分散しており、これはLGAが局所解からの脱出を容易にする要因と考えられる。

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