初期の優れた解を得る実数値遺伝的アルゴリズム

カテゴリ: 部門大会

論文No: TC6-7

グループ名: 【C】2019年電気学会電子・情報・システム部門大会プログラム

発行日: 2019/08/28

タイトル(英語): A real-coded genetic algorithm searching for a superior solution efficiently in early generations

著者名: 西阪 和貴(京都工芸繊維大学),飯間 等(京都工芸繊維大学)

著者名(英語): Kazuki Nishisaka|Hitoshi Iima

キーワード: 実数値遺伝的アルゴリズム|Real-coded genetic algorithms

要約(日本語): 関数最適化問題は現実に普遍な問題クラスであり，その解法に関する研究が活発に行われている。これらの研究の中で，大域的最適解の探索を効率化した解法がよく知られており，そのひとつとして実数値遺伝的アルゴリズムが挙げられる。実数値遺伝的アルゴリズムは，現実の問題を解くのに適した性質を持つ。本論文では，大域的最適解の探索能力を損なわず，かつ探索の初期にも優れた解を発見できる実数値遺伝的アルゴリズムを提案する。これを達成するために，まず初期解候補集団内の一部を集中的に探索する。これによって初期の探索の効率化が見込まれる。次に大域的最適解を探索する。その際に，なるべく効率を下げないための工夫をする。集団の多様性維持と探索の集中化を維持でき，効率よく大域的最適解を探索できると考えられる。

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