適応度景観推定型進化型計算による探索の統計的解析

カテゴリ: 部門大会

論文No: TC12-4

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): Statistical analysis of the search performance of the Fitness Landscape Learning Evolutionary Computation

著者名: 長谷川 拓(大阪府立大学),森 直樹(大阪府立大学),松本 啓之亮(大阪府立大学)

著者名(英語): Taku Hasegawa(Osaka Prefecture University),Naoki Mori(Osaka Prefecture University),Keinosuke Matsumoto(Osaka Prefecture University)

キーワード: 進化型計算|遺伝的アルゴリズム|サポートベクターマシンサポートベクターマシン|Evolutionary Computation|Genetic Algorithm|Support Vector Machine

要約(日本語): 進化型計算は汎用性の高い手法であるが，実問題に対して適用する場合は適応度評価回数の軽減が重要な課題となっている．この問題を解決するための手法として，進化型計算に機械学習を導入した適応度景観推定型進化型計算 (FLLEC) が提案されており，有用性が示されているが，機械学習が探索に及ぼす影響の解析は十分になされていない．そこで本研究では，FLLEC における機械学習アルゴリズムについて包括的に検討し，数値実験により統計的な解析を示す.

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