異なる進化規則を持つ島モデル型分散遺伝的アルゴリズムの開発

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: CT18080

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 制御研究会

発行日: 2018/04/14

タイトル(英語): Development of island model genetic algorithms with asymmetric process of genetic operator

著者名: 持田 大岳(広島大学),林田 智弘(広島大学),西崎 一郎(広島大学),関崎 真也(広島大学)

著者名(英語): Hirotake Mochida(Hiroshima University),Tomohiro Hayashida(Hiroshima University),Ichirou Nishizaki(Hiroshima University),Shinya Sekizaki(Hiroshima University)

要約(日本語): 遺伝的アルゴリズム(Genetic Algorithms: GA)は生物の進化を模倣した進化計算手法である．GAは多点探索であることから並列化が容易であり，計算時間を短縮できることからGAの並列モデルについて多くの研究がなされてきた．その一種が島モデル型分散遺伝的アルゴリズムである．本研究では，島モデルに多様性を持たせるために粒子群最適化手法(Particle Swarm Optimization: PSO)の一種であるTCPSO(Two-swarm Cooperative PSO)の考え方を導入した手法を提案する．数値実験により，TCPSO の解更新の考え方を導入することにより島モデルよりも解探索の効率が高くなることを示す．

要約(英語): The genetic algorithms (GA) are evolutionary algorithms that imitate the evolution process of many living things.GA operates multipoint search, therefore the parallelization of the genetic operator is effective to shorten computational time.The island model is one of extended model of GA such that introducing parallel computation.This paper develops new algorithm of island model GA by introducing the concept of TCPSO(Two-swarm Cooperative Particle Swarm Optimization) such that the individuals are categorized by updating procedure.This paper conducts numerical experiments and the result indicates the effectiveness of the proposed algorithm.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,217 Kバイト