序盤の探索を効率化した実数値遺伝的アルゴリズム

カテゴリ: 論文誌(論文単位)

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門

発行日: 2020/07/01

タイトル(英語): A Real-coded Genetic Algorithm Searching for a Superior Solution Efficiently in Short Computation Time

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 (Kyoto Institute of Technology), Hitoshi Iima (Kyoto Institute of Technology)

キーワード: 遺伝的アルゴリズム，進化計算，最適化　　genetic algorithm，evolutionary computation，optimization

要約(英語): Requirements for optimizations are not only to find an optimal solution in sufficiently long computation time but also to find a reasonably superior solution in shorter time, especially for real optimization problems. In this paper, we propose a real-coded genetic algorithm that finds the reasonably superior solution efficiently in short computation time. In genetic algorithms, the population size is an important parameter related to the population diversity and convergence speed. By switching the population size from a small value to a large value, the proposed method finds the reasonably superior solution rapidly.

本誌: 電気学会論文誌C（電子・情報・システム部門誌） Vol.140 No.7 （2020） 特集：2019年電子・情報・システム部門大会

本誌掲載ページ: 820-825 p

原稿種別: 論文／日本語

電子版へのリンク: https://www.jstage.jst.go.jp/article/ieejeiss/140/7/140_820/_article/-char/ja/